基于Gabor滤波器和局部纹理特征提取的SAR目标识别算法

王璐 张帆 李伟 谢晓明 胡伟

王璐, 张帆, 李伟, 谢晓明, 胡伟. 基于Gabor滤波器和局部纹理特征提取的SAR目标识别算法[J]. 雷达学报, 2015, 4(6): 658-665. doi: 10.12000/JR15076
引用本文: 王璐, 张帆, 李伟, 谢晓明, 胡伟. 基于Gabor滤波器和局部纹理特征提取的SAR目标识别算法[J]. 雷达学报, 2015, 4(6): 658-665. doi: 10.12000/JR15076
Wang Lu, Zhang Fan, Li Wei, Xie Xiao-ming, Hu Wei. A Method of SAR Target Recognition Based on Gabor Filter and Local Texture Feature Extraction[J]. Journal of Radars, 2015, 4(6): 658-665. doi: 10.12000/JR15076
Citation: Wang Lu, Zhang Fan, Li Wei, Xie Xiao-ming, Hu Wei. A Method of SAR Target Recognition Based on Gabor Filter and Local Texture Feature Extraction[J]. Journal of Radars, 2015, 4(6): 658-665. doi: 10.12000/JR15076

基于Gabor滤波器和局部纹理特征提取的SAR目标识别算法

doi: 10.12000/JR15076
基金项目: 

国家自然科学基金(61302164),中央高校基本科研业务费专项资金(YS1404),北京高等学校青年英才计划(YETP0500)

详细信息
    作者简介:

    张帆(1981-),男,2008年毕业于中科院电子所信号与信息处理专业,获得工学博士学位,同年在中科院电子所从事博士后研究,现为北京化工大学副教授,硕士生导师。主要研究方向为SAR系统模拟、高性能计算、科学可视化等。E-mail:zhangf@mail.buct.edu.cn李伟(1985-),男,2012年毕业于美国密西西比州立大学电气与计算机工程专业,获得工学博士学位,同年至美国加州大学戴维斯分校从事博士后研究,现为北京化工大学教授,博士生导师。主要研究方向为模式识别、高光谱图像分析与应用、数据压缩等。E-mail:liw@mail.buct.edu.cn谢晓明(1969-),男,1998年毕业于华中理工大学信息与通信工程专业,获得工学博士学位,现为北京化工大学副教授,硕士生导师。主要研究方向为移动通信技术、宽带通信技术等。E-mail:xmxie@mail.buct.edu.cn胡伟(1979-),男,2006年毕业于清华大学计算机系,获得工学博士学位,现为北京化工大学副教授,硕士生导师。主要研究方向为真实感图形实时绘制、图像与视频处理等。E-mail:huwei@mail.buct.edu.cn

    通讯作者:

    张帆zhangf@mail.buct.edu.cn

A Method of SAR Target Recognition Based on Gabor Filter and Local Texture Feature Extraction

Funds: 

The National Natural Science Foundation of China (61302164), The Fundamental Research Funds for the Central Universities (YS1404), The Beijing Higher Education Young Elite Teacher Project (YETP0500)

  • 摘要: 该文提出了一种基于Gabor滤波器和Three-Patch Local Binary Patterns(TPLBP)局部纹理特征提取的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rader, SAR)图像目标识别算法。首先, 利用Gabor滤波器对SAR图像在不同方向上进行滤波, 增强SAR图像中目标及其阴影的关键特征;然后, 利用TPLBP算法对Gabor滤波之后的图像进行局部纹理特征提取, 该算法克服了Local Binary Patterns(LBP)算法无法描述大范围领域纹理特征的缺陷, 并且保持了LBP旋转不变的特性, 减少了SAR图像目标方位变化对识别效果的影响;最后利用极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)分类器实现目标识别。该文通过MSTAR数据库中的3类SAR目标识别实验验证了该算法的有效性。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2015-06-17
  • 修回日期:  2015-10-16
  • 网络出版日期:  2015-12-28

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