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摘 要:本发明公开了一种基于乘性稀疏表示和Gamma分布的SAR目标识别方法,输入训练样本图像集和测试样本图像并进行归一化处理,分别求取训练样本图像集中训练样本图像对应的训练样本列向量,以及测试样本图像对应的测试样本列向量;根据目标类别构造字典矩阵,然后对测试样本列向量进行建模;根据最大后验概率准则,求解测试样本列向量在字典矩阵下的稀疏表示向量,利用稀疏表示向量和字典矩阵求解重构误差;根据重构误差确定最终的识别结果。本发明将乘积模型和稀疏表示相结合,更准确的描述SAR图像,捕获图像的本质特征,为高精度目标识别创造有利环境;利用Gamma分布拟合相干斑的统计分布,减弱了相干斑对识别的影响,提高了识别的鲁棒性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810884536.2 | 专利名称: | 基于乘性稀疏表示和Gamma分布的SAR目标识别方法 |
申请日: | 2018-08-06 | 申请/专利权人 | 陕西师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市长安南路199号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 布 表 R 港口搜索 |
公开/公告日: | 2020-10-09 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109271851B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |