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摘要
合成孔径雷达(SAR)图像处理是获取侦察信息的重要手段，当前目标识别能力不高已成为制约SAR有效获取侦察信息的关键问题。针对这一问题，提出结合基于非下采样contourlet变换(NSCT)和多重集典型相关分析(MCCA)的SAR图像特征提取方法并据此设计目标识别算法。首先，基于NSCT对SAR图像进行多层次分解，在不同尺度上获得SAR图像的表征结果；基于MCCA在各个分解尺度上对获取结果进行融合处理，形成对应的特征矢量；然后，以联合稀疏表示为多任务学习的基础工具，对不同尺度上的融合特征矢量进行分析；最后，根据不同尺度特征矢量的结果获取识别结果。实验采用MSTAR数据集为基础素材，对提出方法进行能力测试和结果评估，验证了该方法的有效性。
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单位桂林电子科技大学信息科技学院; 机电工程学院
