基于PGBN模型的SAR图像目标识别方法

来源：电子与信息学报杂志2016年第12期北京时间：

作者：郭丹丹, 陈渤, 丛玉来, 文伟

摘要：特征提取是合成孔径雷达图像目标识别的关键步骤，也是难点之一。该文提出一种基于PGBN(Poisson Gamma Belief Network)模型的SAR图像目标识别方法。PGBN模型作为一种深层贝叶斯生成网络，利用伽马分布具有的高度非线性，从复杂的SAR图像数据中获得了更具结构化的多层特征表示，这种多层特征表示有效提高了SAR图像目标识别性能。为了获得更高的训练效率和识别率，该文进一步采用朴素贝叶斯准则提出了一种对PGBN模型进行分类的方法。实验采用MSTAR的3类目标数据进行了验证，结果表明通过该方法提取的特征有更好的结构信息，对SAR图像目标识别具有较好的性能。

关键词：SAR图像, 特征提取, PGBN(Poisson Gamma Belief Network)模型

基金资助：国家自然科学基金(61372132, 61271291)，新世纪优秀人才支持计划(NCET13-0945)，杰出青年科学基金(61525105)，青年千人计划，国防预研基金