作者：成功 赵巍 潘锦锋分类mstarsar图像小波分解支持向量机
摘要：对军事目标进行分类是整个SARATR过程中最困难的任务。为了进一步提高MSTARSAR目标的识别效果，在分析了MSTARSAR图像特点的基础上，提出了一种利用离散小波分解提取目标特征的方法。由于小波分解后的低通近似系数虽然是一种较低分辨率的SAR图像，但是它仍然包含了SAR目标回波的能量，而高通细节系数则包含了目标的细节成份和噪声，因此，可将小波分解后的低通近似系数作为特征，并利用由决策导向循环图扩展的支持向量机来对多类目标进行分类。实验结果表明，即使将3级小波分解后的低通近似系数作为特征，支持向量机的分类精度仍然很高，而且由于特征的数据量较少，因此可使得识别效率得到提高。
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