李晓辉
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：中国科学院电子学研究所更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于Brushlet和RBF网络的SAR图像分类被引量：3
- 2009年
- 针对SAR图像纹理特征丰富的特点,本文提出一种新的SAR图像分类方法:通过提取Brushlet变换的能量及相位信息作为SAR图像的纹理特征,然后输入径向基函数RBF网络对图像进行分类。Brushlet变换为复值函数,具有方向信息,因此对分析富含方向信息的纹理图像十分有效,而同时提取其能量及相位特征则更优。RBF网络学习速度快,不易陷入局部极小,是一种有效的分类器。实验表明,基于Brushlet复特征和RBF网络的方法能够获得较高的分类率,性能优于传统方法。
- 李晓辉谢建红高鑫
- 关键词：SAR图像分类RBF网络
- 基于纹理特征和神经网络的SAR图像分类研究
- 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)图像分类是实现SAR图像自动解译的关键步骤。如何选择区分性较好的特征和设计有效的分类算法，是SAR图像分类的两项关键技术。纹理是各种地表的固有属性，...
- 李晓辉
- 关键词：合成孔径雷达雷达图像纹理特征神经网络
- 文献传递
- 基于模板的SAR原始数据模拟
- 2009年
- 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)原始数据模拟是SAR模拟的基础,对SAR系统研究有重要意义。时域模拟方法重现了回波数据的产生过程,数据逼真度高,被广泛使用,但其复杂的计算量常常给实现带来困难。本文根据SAR回波信号方位向的平移特性,对原时域模拟方法进行改进,提出了基于距离向单位散射点回波数据模板的模拟方法,并在模拟方法中应用多线程和混合编码技术。实验表明,对大尺度场景使用本文技术和方法,仿真效率得到了极大提高。
- 谢建红高鑫李晓辉
- 关键词：SAR原始数据时域模拟多线程
