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摘要
本发明公开了一种基于非线性流形建模的SAR图像目标识别方法,包括：获取待识别目标切片图像；利用预先构建的抽象空间字典的各原子使用对应的权重系数所进行的加权线性组合,表示待识别目标切片图像针对Grassmann流形的流形元素的非线性映射；求解各权重系数；根据最小重构误差准则对待识别目标切片图像类别进行判决；抽象空间字典的每一原子为一类别的目标切片图像组的流形元素的非线性映射；每一目标切片图像的流形元素的非线性映射通过得到该目标切片图像的多尺度复信号,进行多维调制得到子空间集合,构造Grassmann流形后嵌入再生核希尔伯特空间生成。本发明能有效应对随机噪声污染问题和目标的变体问题,提高识别精度。
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