【摘 要】
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针对合成孔径雷达(SAR)目标的识别问题,提出了一种基于K近邻方法(KNN)的SAR图像目标识别方法。首先,有别于传统的图像特征提取方法,采用逆向思维,通过剪裁和去噪方法对图像的
【基金项目】
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国家自然科学基金(61275120,61774137),山西省自然科学基金(201701D22111439,201701D221121),山西省回国留学人员科研基金资助项目(2016-088)
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针对合成孔径雷达(SAR)目标的识别问题,提出了一种基于K近邻方法(KNN)的SAR图像目标识别方法。首先,有别于传统的图像特征提取方法,采用逆向思维,通过剪裁和去噪方法对图像的冗余信息进行“剔除”,从而尽可能保留图像的原有信息,并将其作为待分类特征。然后分别用KNN和支持向量机(SVM)在MSTAR(MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition)数据集上进行了仿真对比实验。实验结果表明,此方法下KNN的分类效果明显优于SVM,其精度均达到94豫以上
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