%0 Journal Article
%T 一种鲁棒的多尺度稀疏表示SAR目标识别方法<br>A robust SAR target recognition method based on multi-scale feature and sparse representation
%A 向卫力
%A 李晓辉
%A 周勇胜
%A 李传荣
%A 唐伶俐
%J 中国科学院大学学报
%D 2017
%R 10.7523/j.issn.2095-6134.2017.01.013
%X 摘要 提出一种基于多尺度Gabor滤波特征提取和稀疏表示的SAR图像目标识别方法。首先，在目标分割的基础上，利用Gabor滤波器对SAR目标图像在不同方向上进行滤波，增强目标的局部特征；然后，根据稀疏表示模型，以训练样本特征为原子构建字典，利用稀疏求解算法选择最优的原子集合来表示测试样本特征，进而计算表示系数中非负值的l1范数来判别测试样本。实验结果验证了该算法的有效性与鲁棒性。<br>
%K SAR
%K 目标识别
%K 稀疏表示
%K 多尺度&lt
%K br&gt
%K SAR
%K target recognition
%K sparse representation
%K multi-scale
%U http://journal.ucas.ac.cn/CN/abstract/abstract12436.shtml