基于稀疏表示和高斯分布的SAR图像分类方法

作者：侯彪; 王蓝琦; 焦李成; 马文萍; 马晶晶; 杨淑媛

来源：2018-05-04, 中国, ZL201810421599.4.

本发明公开一种基于稀疏表示和高斯分布的SAR图像分类方法,其步骤是：(1)输入合成孔径雷达SAR图像；(2)生成训练集的字典原子矩阵和稀疏系数矩阵；(3)计算稀疏系数矩阵的权值矩阵和二值矩阵；(4)利用高斯分布生成字典原子矩阵的过渡矩阵；(5)更新字典原子矩阵；(6)更新权值矩阵；(7)更新二值矩阵；(8)获得稀疏系数矩阵；(9)判断字典原子矩阵误差是否达到10#6,若是,则得到训练好的训练集的字典原子矩阵和训练好的稀疏系数矩阵,执行步骤(10),否则,执行步骤(4)；(10)获得训练集的分类器；(11)对测试集进行分类。本发明采用稀疏表示和高斯建模的方法,提高了分类精度。

• 单位
  西安电子科技大学