徐州工程学院信息工程学院(大数据学院), 江苏 徐州 221018
为了提高合成孔径雷达(SAR)图像目标的识别性能,将多分辨率表示与复数域卷积神经网(CNN)联合使用。首先通过对原始SAR图像的时频域进行处理,获得其多分辨率表示图像;然后采用复数域CNN分别对原始SAR图像及其多分辨率表示图像进行分类;接着对分类结果进行线性加权融合,根据融合结果对测试样本类别进行判决;最后基于MSTAR数据集对所提方法在标准和扩展的操作条件下进行实验。实验结果表明,所提方法具有有效性及稳健性。
图像处理 合成孔径雷达 目标识别 多分辨率表示 复数域CNN 线性加权融合 激光与光电子学进展
2020, 57(24): 241007
针对合成孔径雷达(SAR)目标识别,提出一种联合非线性相关信息熵(NCIE)和多分辨表示的方法。采用NCIE对原始SAR图像的多分辨率表示进行选择,获得内在相关较强的若干分辨率。然后,采用联合稀疏表示对选取的多分辨率样本进行联合表征和分类。实验中,以MSTAR数据集为基础设计多种操作条件对不同方法进行测试,结果表明了所提方法的有效性。
图像处理 合成孔径雷达 目标识别 多分辨率表示 非线性相关信息熵 联合稀疏表示 激光与光电子学进展
2020, 57(22): 221020
1 华中科技大学 光电子科学与工程学院，武汉 430074
2 中南民族大学 电子科学与工程学院，武汉 430074
最小二乘法是求解二维相位解缠问题最稳健的方法之一，其本质是在最小二乘意义下使缠绕相位的离散偏导数与解缠相位的偏导数整体偏差最小，并等效为可求解一大型的稀疏线性方程系统。由于系统矩阵结构的稀疏性，在采用迭代法求解时收敛速度非常慢。为了改善收敛特性，提出一种基于多分辨率表示的离散小波变换相位解缠算法。利用小波变换将原线性系统转化成具有较好收敛条件的等价新系统。仿真实验表明，该方法能够很好的恢复真实相位，其解缠效果优于Gauss－Seidel松弛迭代和多重网格法。
光学测量 相位解缠 最小二乘法 多分辨率表示 离散小波变换 optical measurement phase unwrapping least-squares multiresolution representation discrete wavelet transform
