【摘 要】
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针对合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)目标分类问题,提出基于最大熵准则的多视角方法.采用经典的图像相似度测度构建不同视角SAR图像之间的相关性矩阵,在此基础上分别计算不同视角组合条件下的非线性相关信息熵值.非线性相关信息熵值可分析多个变量之间的统计特性,熵值的大小即可反映不同变量之间的内在关联.根据最大熵的原则选择最优的视角子集,其中SAR图像具有最大的内在相关性.分类过程以联合稀疏表示为基础,对具有最大熵值的多个视角进行联合表示.联合稀疏表示模型同时处理若干稀疏表示
【机 构】
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平顶山学院信息工程学院,河南平顶山467000;河南城建学院电气与控制工程学院,河南平顶山467000;平顶山学院信息工程学院,河南平顶山467000;信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州45000
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针对合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)目标分类问题,提出基于最大熵准则的多视角方法.采用经典的图像相似度测度构建不同视角SAR图像之间的相关性矩阵,在此基础上分别计算不同视角组合条件下的非线性相关信息熵值.非线性相关信息熵值可分析多个变量之间的统计特性,熵值的大小即可反映不同变量之间的内在关联.根据最大熵的原则选择最优的视角子集,其中SAR图像具有最大的内在相关性.分类过程以联合稀疏表示为基础,对具有最大熵值的多个视角进行联合表示.联合稀疏表示模型同时处理若干稀疏表示问题,在它们具有关联的条件下具有提升重构精度的优势.根据不同视角求解得到的表示系数,按照类别分别计算对于选取多视角的重构误差,并根据误差最小的准则进行最终决策.文中方法可有效对多视角SAR图像样本进行相关性分析,并利用联合稀疏表示利用这种相关性,能够更好提高分类精度.采用MSTAR数据集对方法进行分析测试,通过与几类其他方法在多种测试条件下进行对比,结果显示了最大熵准则在多视角选取中的有效性和文中方法对SAR目标分类性能的优越性.
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