【摘 要】
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给出了基于广义二维主分量分析（G2DPCA）的合成孔径雷达（SAR）图像目标特征提取方法。与主分量分析（PCA）相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不是一维向量,在特征提
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室
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给出了基于广义二维主分量分析（G2DPCA）的合成孔径雷达（SAR）图像目标特征提取方法。与主分量分析（PCA）相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析（2DPCA）相比,它可以同时去除图像行和列像素间的相关性。基于美国运动和静止目标获取与识别（MSTAR）计划录取的数据的实验结果表明,结合预处理,G2DPCA在大大降低了特征维数的同时,又改善了识别性能,并且正确识别率在97%以上,且对目标方位变化具有较好的鲁棒性。
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