高级搜索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于多幅同目标图像和HMM的SAR图像目标识别

宦若虹 杨汝良

宦若虹, 杨汝良. 基于多幅同目标图像和HMM的SAR图像目标识别[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(9): 2051-2054. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00334
引用本文: 宦若虹, 杨汝良. 基于多幅同目标图像和HMM的SAR图像目标识别[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(9): 2051-2054. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00334
Huan Ruo-Hong, Yang Ru-Liang. Synthetic Aperture Radar Image Target Recognition Based on Multi-Images of the Same Target and Hidden Markov Models[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2008, 30(9): 2051-2054. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00334
Citation: Huan Ruo-Hong, Yang Ru-Liang. Synthetic Aperture Radar Image Target Recognition Based on Multi-Images of the Same Target and Hidden Markov Models[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2008, 30(9): 2051-2054. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00334

基于多幅同目标图像和HMM的SAR图像目标识别

doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00334

Synthetic Aperture Radar Image Target Recognition Based on Multi-Images of the Same Target and Hidden Markov Models

  • 摘要: 该文提出了一种基于多幅同目标图像和隐马尔可夫模型的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法通过小波域主成分分析提取目标图像特征向量,结合多幅不同方位角下的同目标图像的特征向量生成单幅图像的特征序列,用隐马尔可夫模型对特征序列进行识别。实验结果表明,该方法可明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像目标识别方法。
  • [1] Ross T D, Worrell S W, and Velten V J, et al.. Standard SARATR evaluation experiments using the MSTAR public releasedata set[J].Proc. SPIE.1998, Vol. 3370:566-573 [2] Zhao Q and Principe J C. Support vector machines for SARautomatic target recognition[J].IEEE Trans. on Aerospace andElectronic Systems.2001, 37(2):643-654 [3] Kottke D P and Fiore P D. A design for HMM-based SARATR[J].Proc. SPIE.1998, Vol. 3370:541-551 [4] Nilubol C and Pham Q H. Translational and rotationalinvariant hidden Markov model for automatic targetrecognition[J].Proc. SPIE.1998, Vol. 3374:179-185 [5] Nilubol C and Mersereau R M. An improved hidden Markovmodel classifier for SAR imaged[J].Proc. SPIE.1999, Vol.3720:113-122 [6] Albrecht T W and Gustafson S C. Hidden Markov models forclassifying SAR target images. Proc.[J]. SPIE.2004,Vol. 5427:302- [7] Rabiner L. A tutorial on hidden Markov models and selectedapplications in speech recognition[J].Proc. IEEE.1989, 77:257-286 [8] Sandirasegaram N and Englisth R. Comparative analysis offeature extraction (2D FFT and wavelet) and classification(Lp metric distances, MLP NN, and HNeT) algorithms forSAR imagery[J].Proc. SPIE.2005, Vol. 5808:314-325
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  3422
  • HTML全文浏览量:  124
  • PDF下载量:  1091
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2007-03-12
  • 修回日期:  2007-07-19
  • 刊出日期:  2008-09-19

目录

    /

    返回文章
    返回