SAR图像目标识别研究

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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为一种全天时、全天候可获得高分辨率成像的雷达模式,其发展集中体现了现代雷达技术的进步。随着成像设备和技术的不断改进,SAR成像分辨率和成像质量得到了显著提升,已广泛应用于地理勘探、海洋观测、灾况预报、军事侦察等多层领域。SAR图像目标识别承担着对海量图像数据快速准确解译的任务,随着机器学习、深度学习等理论的日益完善,该研究方向愈发成为学者们共同关注、探讨的热点。本文主要从以下三个方面进行了研究和改进:1.提出了一种基于改进混合蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,ISFLA)的模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类的SAR图像分割算法。FCM融合模糊理论的精髓,通过不断更新聚类中心和隶属度函数,相较于传统硬聚类算法,能够获得更加灵活的聚类结果。通过改进标准混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)中子种群内局部搜索的步长更新规则,使得该算法在局部和全局搜索上得到均衡。将ISFLA与FCM相结合,用于改善FCM对初始值较为敏感、易限入局部最优的缺陷。将ISFLA-FCM算法应用于SAR图像分割,能够获得更低的图像误分率,取得较好的图像分割结果。2.提出了一种基于正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的SAR图像目标识别算法。区别于Hu不变矩、仿射不变矩、转动惯量等传统SAR图像特征提取方法,采用融合的Gabor特征和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)特征作为SAR图像特征。采用SCA对SVM模型的惩罚系数和核函数系数进行寻优,将经优化的SVM模型用于SAR图像目标识别的训练和测试。仿真实验结果表明,基于SCA-SVM的SAR图像目标识别算法相较于传统目标识别算法,能够获得更高的识别精度。3.提出了一种结合极限梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的SAR图像目标识别算法。首先对SAR图像数据集通过旋转、翻转、对角拉伸、亮度提升、高斯模糊等图像处理方式进行数据增广;然后针对CNN结构,通过采用swish激活函数、引入失活层、加入Adam优化器进行优化;最后采用XGBoost取代CNN模型中的Softmax层,用于网络模型顶层的分类识别。仿真实验结果表明,基于CNNXGBoost的SAR图像目标识别算法,采用CNN高效地提取图像特征,并通过XGBoost作为网络顶层识别器,有效地提升了SAR图像目标识别的精度。
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