图像域信息融合的序列化正交匹配追踪SAR属性散射中心提取

TP7; 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中属性散射中心模型(attributed scattering center model,ASCM)参数估计复杂度高的问题,提出了一种融合图像域信息的稀疏表示参数估计方法.首先,利用改进的分水岭算法将不同区域的散射中心进行分割.然后,基于分割结果,将频率域稀疏表示字典进行解耦拆分,提出序列化正交匹配追踪(serialized orthogonal matching pursuit,SOMP)进行散射中心参数估计,从而降低算法复杂度.结合仿真数据和MSTAR实测数据,验证了该方法参数提取的有效性和效率,并分...

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Published in红外与毫米波学报 Vol. 43; no. 6; pp. 784 - 796
Main Authors 龙波, 王峰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 复旦大学 信息科学与工程学院 电磁波信息科学教育部重点实验室,上海 200433 01.12.2024
Subjects
属性散射中心
synthetic aperture radar
image segmentation
合成孔径雷达
attributed scattering center
序列化正交匹配追踪
图像分割
稀疏表示
sparse representation
serialized orthogonal matching pursuit
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ISSN1001-9014
DOI10.11972/j.issn.1001-9014.2024.06.009

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Summary:TP7; 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中属性散射中心模型(attributed scattering center model,ASCM)参数估计复杂度高的问题,提出了一种融合图像域信息的稀疏表示参数估计方法.首先,利用改进的分水岭算法将不同区域的散射中心进行分割.然后,基于分割结果,将频率域稀疏表示字典进行解耦拆分,提出序列化正交匹配追踪(serialized orthogonal matching pursuit,SOMP)进行散射中心参数估计,从而降低算法复杂度.结合仿真数据和MSTAR实测数据,验证了该方法参数提取的有效性和效率,并分析了理论复杂度优化情况.结果表明,该方法可以在和普通的正交匹配追踪算法取得相近结果的前提下,较大程度地减小算法的时间和空间复杂度,可用于对SAR图像的高效属性散射中心参数提取.
ISSN:1001-9014
DOI:10.11972/j.issn.1001-9014.2024.06.009