| 基于D-S证据理论的多特征融合SAR图像目标识别方法 |
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| 引用本文： | 童涛,杨桄,李昕,叶怡,王寿彪.基于D-S证据理论的多特征融合SAR图像目标识别方法[J].国土资源遥感,2013,25(2). |
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| 作者姓名： | 童涛 杨桄 李昕 叶怡 王寿彪 |
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| 作者单位： | 1. 空军航空大学航空航天情报系,长春,130022
2. 空军航空大学训练部,长春,130022 |
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| 摘 要： | 针对应用单特征SAR图像进行目标识别准确率低的问题,提出了一种将支持向量机(support vector machine,SVM)和D-S证据理论(Dempster-Shafer,D-S)相结合的多特征融合SAR图像目标识别方法.该方法在对SAR图像预处理的基础上,提取目标的纹理、Hu不变矩和峰值特征,并分别以这3类单特征的SVM分类结果作为独立证据,构造基本概率指派,通过D-S证据的组合规则进行融合,并根据分类判决门限给出最终的目标识别结果.将该方法用于SAR图像上的3类目标识别,识别率达95.5％,表明该方法是一种有效的SAR图像目标识别方法.
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| 关 键 词： | SAR图像 D-S证据理论 支持向量机(SVM) 纹理特征 |
Recognition method of multi-feature fusion based on D-S evidence theory in SAR image |
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