结合BM3D去噪与极限学习机的SAR目标分类方法

作者：刘志超; 屈百达

来源：电光与控制, 2021, 28(06): 29-32.

• 合成孔径雷达
• 目标分类
• BM3D去噪
• 极限学习机

合成孔径雷达(SAR)目标分类一般通过特征提取和分类决策具体实施。采用3维块匹配滤波(BM3D)去噪算法对SAR图像进行处理,减轻噪声干扰的影响。在此基础上,采用极限学习机(ELM)对去噪后的图像进行决策分类。ELM具有很高的分类效率和分类精度,其对噪声的敏感性可通过BEMD去噪算法克服。因此,通过结合BM3D以及ELM的优势可提高目标分类的整体性能。基于MSTAR数据集对提出方法进行测试,结果表明了所提方法的有效性和稳健性。

• 单位
  无锡太湖学院; 江南大学