基于目標區域匹配的SAR目標識別方法

付凡成

(南昌理工學院計算機信息工程學院，南昌　330044)

0　引言

合成孔徑雷達(SAR)具有全天時、全天候以及對地表有一定穿透力等特點而成為現代戰場偵察的重要手段，隨著SAR傳感器的不斷發展，提高SAR目標識別性能成為該領域的熱點問題[1]。

特征提取與特征匹配是SAR目標識別的關鍵環節。早期應用于SAR目標識別的特征主要為SAR目標的幾何特征，體現為SAR圖像的點、線、面特征。點特征包括散射中心[2]、SIFT特征[3]等；線特征包含SAR目標的輪廓[4]、陰影邊緣[5]等；面特征則包含SAR圖像的目標區域[6]、陰影區域[5]。這些特征主要描述了目標的物理尺寸。隨著信號處理技術的發展，大量的數學工具被不斷應用于SAR特征提取，如主成分分析(PCA)[7]、線性判別分析(LDA)[7]、Gabor特征[8]等方法，但這類方法多從數據層出發，往往不能表現SAR目標的物理特性。特征匹配旨在計算待識別目標的特征與模板樣本中各類目標的相似度，對于不同的特征，其可采取的匹配策略有所不同。對于具有同維特性的特征，如PCA特征，可以直接采用現有的先進分類器，如支持向量機(SVM)[9]、AdaBoost (Adaptive Boosting)[10]和稀疏表示分類器(SRC)[11]等。而對于散射中心這類特征，由于其往往不具有同維性和穩定的串接方式，則需要自定義可靠的匹配度準則用于目標識別[2]。

本文針對SAR目標識別問題，提出了一種基于目標區域匹配的識別方法。該方法首先提取待識別圖像的目標區域以及其對應方位下各類模板的目標區域，進而通過二值圖像作差得到目標區域殘差。根據同類目標和不同類目標在目標區域殘差上的分布特性差異，采用歐氏距離變換[12]對殘差圖像進行處理并根據距離變換后的殘差圖像定義目標匹配度。……