基于Gabor幅值特征和相位特征相融合的ISAR像目标识别

摘要：

　　该文提出一种基于 Gabor 小波变换幅值特征和相位特征相融合的 ISAR 像目标识别算法。首先将 ISAR像进行Gabor多尺度分析，对不同尺度、不同方向的Gabor幅值图像划分为若干矩形不重叠的子块，分别计算每个子块的直方图分布，将其联合起来作为Gabor的幅值特征；然后结合象限二进制编码和局部异或算子提取Gabor相位信息的局部相位模式，对得到的局部相位模式同样提取分块直方图特征；再把提取的幅值特征和相位特征相融合作为ISAR像最终的Gabor特征；最后在2c统计量作为不相似度量计算的特征空间里，采用最近邻分类器完成5类目标的分类识别。通过使用Greco电磁软件仿真的5类目标的ISAR数据对该方法进行目标识别的验证，并与目前已有的几种Gabor特征提取方法进行了对比，结果表明，该方法是可行且有效的，能够明显地提高识别率。

关键词：逆合成孔径雷达、目标识别、Gabor滤波器、特征融合

分类号：TN957.51

在线出版日期：2013-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1813-1819