【摘 要】
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从理论和实验上详细分析了主分量分析(PCA)和独立分量分析(PCA)应用于特征提取的不同,并给出了一种混合PCA和ICA应用于合成孔径雷达(SAR)图像的特征提取方法.它利用PCA得到的投影空间和ICA得到的投影空间组成一个新的投影子空间,然后将图像在这个子空间投影得到其特征.该方法融合了PCA和ICA的优点,得到的特征同时保持了与二阶和高阶统计量相关的信息.最后,结合支持矢量机(SVM),对MS
【机 构】
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中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室,天津,300300
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从理论和实验上详细分析了主分量分析(PCA)和独立分量分析(PCA)应用于特征提取的不同,并给出了一种混合PCA和ICA应用于合成孔径雷达(SAR)图像的特征提取方法.它利用PCA得到的投影空间和ICA得到的投影空间组成一个新的投影子空间,然后将图像在这个子空间投影得到其特征.该方法融合了PCA和ICA的优点,得到的特征同时保持了与二阶和高阶统计量相关的信息.最后,结合支持矢量机(SVM),对MSTAR实测SAR目标图像数据库进行自动目标识别(ATR).实验结果表明,该方法与PCA和ICA相比可以稍微提高识别率.
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