[发明专利]一种基于曲波域双边二维主成分分析的图像目标识别方法

摘要

本发明公开了一种基于曲波域双边二维主成分分析的SAR图像目标识别方法，具体包括输入训练样本和测试样本图像，并对样本图像进行归一化处理；将归一化后的样本进行曲波变换，提取变换后各样本的低频子带系数；根据得到的训练样本低频子带系数求取特征左投影矩阵和右投影矩阵；利用得到的左、右投影矩阵求取训练样本和测试样本的特征值；采用最近邻分类法对得到的测试样本特征进行分类，得到最终的识别结果的步骤。本发明的方法有效地降低了特征维数，并能够得到更高的正确识别率；实现方法简单，与现有技术相比有效地缩短了识别时间。

主权项

一种基于曲波域双边二维主成分分析的图像目标识别方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤一：输入训练样本集和测试样本集，并对所述的训练样本集和测试样本集中的图像进行归一化处理，所述的训练样本集为已分类图像，所述的测试样本集为待分类图像，先对训练样本集进行标示，再将训练样本集和测试样本集的像素值归一化到[0,1]；步骤二：确定曲波变换的分解层数，再将步骤一中归一化后的样本集进行曲波变换，保留并提取各样本集中样本图像的低频子带系数；步骤三：根据步骤二得到的训练样本集低频子带系数求取特征左投影矩阵和右投影矩阵；步骤四：将步骤一的原始训练样本集和测试样本集中心化，再利用步骤三得到的左、右投影矩阵将中心化后的训练样本集和测试样本集进行投影，提取并得到训练样本集特征和测试样本集特征；步骤五：根据步骤四得到的样本集特征值，求取测试样本集特征与每个训练样本集特征的距离；若测试样本集特征与属于某类的训练样本集特征距离最近，则将测试样本集标定为该类，实现目标分类，得到最终的识别结果。