结合线性与非线性特征提取与分类的SAR图像目标识别

针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题,提出一种结合线性,非线性特征提取和分类器的方法。采用PCA和KPCA分别提取原始SAR图像的特征矢量。在此基础上,分别利用稀疏表示(SRC)和核稀疏表示(KSRC)对两类特征进行分类。通过线性,非线性特征,分类器的结合,可以更好地考察SAR图像的内部数据结构以及测试样本与训练样本的对应关系。实验中,基于MSTAR数据集进行性能测试,结果表明提出方法的有效性。