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基于ISAR图像的舰船目标的特征提取与识别
| 论文题名： | 基于ISAR图像的舰船目标的特征提取与识别 |
| 关键词： | 逆合成孔径雷达;舰船目标;特征提取;图像识别 |
| 摘要： | 逆合成孔径雷达(ISAR)可以获得舰船、飞机等运动目标的远距离成像，得到不同视角的目标图像，可以实现检测、跟踪等不同目的，故ISAR在民用和军用领域都有广泛的研究和应用。本文利用ISAR的特点，对舰船进行成像，并对舰船的特征及识别进行深入研究。 ISAR的成像技术比较成熟，本文利用比较通用的方法对舰船目标进行成像。文中采用三类舰船模型作为识别的对象，对各类型进行点阵模型建立，利用距离多普勒实现了舰船ISAR像的仿真。由于舰船结构和运动的复杂度以及ISAR像的特点，所成的像是不同角度不同旋转方向的，且各个旋转角度的像差距都很大，因此为了证实本课题的通用性，验证识别的有效性，本文选用了大量的数据样本进行试验。 识别的重要一步是特征提取，通过验证，本文选取了三个适合舰船像的特征，三个特征是递进、互补的，包括：整体特征、LBP特征、轮廓特征。整体特征描述的是舰船的大体情况，LBP特征是舰船内部纹理的特征体现，而轮廓特征是本文针对舰船像的特点，采用了一种“拟合”方法提取出来的，然后，分别利用三类特征建立舰船的特征数据库。 AdaBoost算法是一种比较新的技术，不仅简单通用，而且具有很强的分类能力，本文选取了 AdaBoost的三个经典算法：RAB(Real AdaBoost)、GAB(Gentle AdaBoost)和MAB(Modest AdaBoost)，分别对特征数据库进行识别，同时，将特征进行组合增加识别率，并针对识别结果分析了各算法的性能。最后，为了提高分类器与特征之间的匹配度，本文提出分步识别算法，进一步提高识别的准确度，并验证了其有效性，实现了本课题的研究目的。 |
| 作者： | 范凤霞 |
| 专业： | 信息与通信工程 |
| 导师： | 宿富林 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工业大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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