针对合成孔径雷达(SAR)目标分类问题, 联合二维变分模态分解(BVMD)和卷积神经网络(CNN), 通过二维变分模态分解获得原始SAR图像的多模态表示, 反映目标的全局和细节信息; 设计适当的卷积神经网络分别对各个模态进行分类并输出后验概率矢量; 基于Bayesian理论融合各个模态的后验概率矢量;并根据融合后的结果判定目标结果。所提方法通过结合二维变分模态分解和卷积神经网络的优势综合提升SAR图像目标分类性能。实验中, 基于MSTAR数据集对所提方法在4种典型场景下进行了测试并与现有方法进行对比, 结果表明所提方法性能更具优势。
合成孔径雷达图像 目标分类 二维变分模态分解 卷积神经网络 Bayesian决策融合 SAR image target classification BVMD CNN Bayesian decision fusion
1 邵阳学院信息工程学院, 湖南 邵阳 422000
2 湖南第一师范学院信息科学与工程学院, 湖南 长沙 410205
提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。BEMD可以从原始SAR图像提取多层次的二维固态模函数(BIMF),它们可以更好地描述目标的细节信息,因此联合原始SAR图像及其多层次BIMF,可以为后续的分类决策提供更多有益信息。采用支持向量机(SVM)对原始SAR图像以及各个层次的BIMF进行决策,然后基于Bayesian理论对各个SVM输出的结果进行有效融合,从而获得更为稳健的识别结果。基于MSTAR数据集设置几种典型的实验条件,对本文方法进行性能测试,结果验证本文方法相比几类现有SAR目标识别方法更具有性能优势。
图像处理 合成孔径雷达 目标识别 二维经验模态分解 支持向量机 Bayesian决策融合 激光与光电子学进展
2020, 57(4): 041004
