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基于监督非相干字典学习的极化SAR图像舰船目标检测
被引量：
6
1
作者
文伟
王英华
+1 位作者
冯博
刘宏伟
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期1926-1940,共15页
提出了一种结构化非相干字典学习算法(Structured incoherent dictionary learning,SIDL),并将该方法应用于极化SAR(Polarimetric synthetic aperture radar,Po LSAR)图像舰船目标检测.在字典学习阶段,构建了一个新的目标函数,为了降低...
提出了一种结构化非相干字典学习算法(Structured incoherent dictionary learning,SIDL),并将该方法应用于极化SAR(Polarimetric synthetic aperture radar,Po LSAR)图像舰船目标检测.在字典学习阶段,构建了一个新的目标函数,为了降低子字典对交叉样本的稀疏表示能力,将子字典对交叉样本的重构能量约束及子字典互相干性约束加入到字典学习目标函数中.通过这两个约束,降低了子字典对交叉样本的表示能力,目标和杂波的极化特征矢量在学习获得的字典下具有良好的区分特性.该方法不依赖于目标后向散射能量,只利用学习获得的极化字典,根据测试样本在极化字典下的稀疏表示进行目标的检测.实验采用RADARSAT-2数据进行了验证,对比实验结果表明,本文提出的方法可以更好地抑制杂波,对弱小目标实现检测,获得了更好的检测效果.
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关键词
极化合成孔径雷达
监督字典学习
结构非相干
能量独立
舰船检测
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职称材料
基于图结构的半监督字典学习
2
作者
刘晗宇
王迪
+1 位作者
张磊
张笑钦
《温州大学学报（自然科学版）》
2018年第3期1-8,共8页
利用有标签样本与无标签样本之间的内在结构关系,提出一种基于图结构的半监督字典学习方法.此外,针对模型的非凸非光滑性,提出了一种基于块坐标下降法的有效算法.在4个数据集上的实验结果验证了新算法具有较好的分类性能.
关键词
稀疏表示
图结构
半监督字典学习
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职称材料
题名
基于监督非相干字典学习的极化SAR图像舰船目标检测
被引量：
6
1
作者
文伟
王英华
冯博
刘宏伟
机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期1926-1940,共15页
基金
国家自然科学基金(61201292
61322103
+2 种基金
61372132)
全国优秀博士学位论文作者专项资金资助项目(FANEDD-201156)
中央高校基本科研业务费专项资金资助~~
文摘
提出了一种结构化非相干字典学习算法(Structured incoherent dictionary learning,SIDL),并将该方法应用于极化SAR(Polarimetric synthetic aperture radar,Po LSAR)图像舰船目标检测.在字典学习阶段,构建了一个新的目标函数,为了降低子字典对交叉样本的稀疏表示能力,将子字典对交叉样本的重构能量约束及子字典互相干性约束加入到字典学习目标函数中.通过这两个约束,降低了子字典对交叉样本的表示能力,目标和杂波的极化特征矢量在学习获得的字典下具有良好的区分特性.该方法不依赖于目标后向散射能量,只利用学习获得的极化字典,根据测试样本在极化字典下的稀疏表示进行目标的检测.实验采用RADARSAT-2数据进行了验证,对比实验结果表明,本文提出的方法可以更好地抑制杂波,对弱小目标实现检测,获得了更好的检测效果.
关键词
极化合成孔径雷达
监督字典学习
结构非相干
能量独立
舰船检测
Keywords
Polarimetric
synthetic
aperture
radar（Pol
SAR）
supervised
dictionary
learning
structured
incoherence
ship
detection
intensity
independent
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于图结构的半监督字典学习
2
作者
刘晗宇
王迪
张磊
张笑钦
机构
温州大学数理与电子信息工程学院
出处
《温州大学学报（自然科学版）》
2018年第3期1-8,共8页
基金
浙江省自然科学基金(LY17F030004
LR17F030001)
+3 种基金
浙江省科技计划项目(2015C31168)
温州市科技计划项目(G20160002
G20150017
ZG2017016)
文摘
利用有标签样本与无标签样本之间的内在结构关系,提出一种基于图结构的半监督字典学习方法.此外,针对模型的非凸非光滑性,提出了一种基于块坐标下降法的有效算法.在4个数据集上的实验结果验证了新算法具有较好的分类性能.
关键词
稀疏表示
图结构
半监督字典学习
Keywords
Sparse
Representation
Graph
Structure
Semi-
supervised
dictionary
learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于监督非相干字典学习的极化SAR图像舰船目标检测
文伟
王英华
冯博
刘宏伟
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
6
下载PDF
职称材料
2
基于图结构的半监督字典学习
刘晗宇
王迪
张磊
张笑钦
《温州大学学报（自然科学版）》
2018
0
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职称材料
已选择
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参考文献
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