基于局部多分辨特征的SAR图像自动目标识别

合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别是图像识别领域的一个重要方向。受视觉细胞感受野模型的启发,该文提出了一种从图像局部点出发,对图像进行多分辨分解的图像处理方法。采用一组简单的八邻域正交基对图像进行多级滤波采样处理,得到原图像的多级类Gauss差分图像尺度空间,并将其应用到MSTAR数据集中的SAR图像目标的特征提取;同时,基于多级特征的整合思想,运用基于多尺度核方法的SVM模型,对不同级别图像特征采用不同尺度的核函数分别映射,然后进行合成,实现多类目标的分类。对MSTAR数据集的实验结果表明,该方法具有很高的正确率,并且实现简单快速。此外,该方法还可方便地应用于SAR图像场景中多类、多个目标的分割与自动目标识别,并且对相干斑噪声具有较强的鲁棒性。