基于支持向量机的SAR图像目标识别的中期报告_第1页
基于支持向量机的SAR图像目标识别的中期报告_第2页
基于支持向量机的SAR图像目标识别的中期报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于支持向量机的SAR图像目标识别的中期报告一、研究背景合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar,SAR）是一种通过雷达波束散射信号来获得目标信息的遥感技术。由于SAR具有全天候、全天时作业、高分辨率等特点，因此在军事、航天、海洋、气象等领域被广泛应用。同时，SAR图像具有噪声和复杂的背景干扰，目标物的形状、光学特性和方位角运动等因素也会影响目标在SAR图像中的表现。因此，如何采用有效的方法对SAR图像中的目标进行识别和分类是研究的重点之一。在目标识别领域，支持向量机（SupportVectorMachines,SVM）是一种非常有效的分类算法之一。SVM属于一种二分类算法，目的是将数据点分为两个类别，同时精度高、泛化能力强、计算量较小等特点被广泛应用于图像处理、模式识别、生物信息等领域。利用SVM算法进行SAR图像目标识别，可以有效地提高分类精度和准确率，对于SAR图像中目标识别具有重要的意义。二、研究内容本次研究旨在基于支持向量机算法提出一种对SAR图像中目标进行分类和识别的方法，包括以下研究内容：1.数据预处理SAR图像中存在着较多的噪声和干扰，为提高目标识别的精度和准确率，需要先对数据进行预处理。本研究采用小波变换算法实现SAR图像的去噪和去杂乱。2.特征提取在特征提取方面，本研究将SAR图像转换为灰度图像进行处理，利用LBP（LocalBinaryPattern）算法提取图像的纹理特征，进一步提高SVM分类算法的准确率。3.支持向量机分类算法采用支持向量机算法对SAR图像目标进行分类和识别。在训练阶段中，通过对样本数据的学习，计算出支持向量的位置，构造出决策函数。在测试阶段，将测试集的数据输入到决策函数中，根据结果进行目标分类和识别。三、初步研究结果本研究在SAR图像目标识别方面，基于支持向量机算法进行分类和识别的初步结果比较理想。在实验中，我们采用了自己采集的一批SAR图像数据，进行了模型的建立和训练。实验结果显示，采用特征提取和支持向量机分类算法进行目标识别，对于SAR图像中的目标分类和识别具有较好的精度和准确率。四、下一步工作我们将继续深入研究和优化基于支持向量机的SAR图像目标识别方法，包括以下几个方面：1.数据预处理：研究更加有效的数据去噪和去干扰算法，以进一步提高目标识别的精度和准确率。2.特征提取：研究更加优化的特征提取算法，探索更加丰富多样的特征描述方式，进一步提高分类准确率。3.SVM算法优化：探索SVM算法的优化方法，使其更加适合于SAR图像目标识别的特点和需求。4.实验验证：采集更多的SAR图像数据进行实验验证，进一步验证所提出方法的可行性和有效性。五、总结本次研究基于支持向量机的SAR图像目标识别，通过数据预处理、特征提取、支持向量机分类算法等方法提出了一种对SAR图像目标进行分类和识别的方法。实验结果显示，该方法对于S

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论