精品文档---下载后可任意编辑SAR 图像分类与自动目标识别技术讨论的开题报告一、选题背景与意义合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种在卫星、飞机等平台上应用的主动微波遥感技术。与其他遥感技术相比，SAR 技术具有不受光照、不受云层遮挡以及极高的空间分辨率等特点。因此，SAR 技术在军事、民用等诸多领域都有着宽阔的应用前景。SAR 图像分类与自动目标识别技术是 SAR 应用中非常关键的讨论方向之一。SAR 图像分类与自动目标识别技术，是指利用计算机算法对 SAR 图像中的目标进行分类和自动识别的技术。由于 SAR 图像中的目标形态较为复杂，且受到电子地貌、天气干扰、噪声等因素的影响，传统的视觉方法很难实现对 SAR 图像目标的精准识别。因此，开展 SAR 图像分类与自动目标识别技术的讨论，对提高 SAR 图像处理与应用的效率和精度有着重要的意义。二、讨论内容本文的讨论内容主要包括以下两个方面：1.SAR 图像分类技术SAR 图像分类是指将 SAR 图像中的像元划分到不同的目标类别中去，是 SAR 图像自动目标识别的前置步骤。SAR 图像分类技术主要包括特征提取和分类器设计两个方面。由于 SAR 图像中目标的复杂性和多样性，传统的特征提取方法存在一定的局限性，因此，本文计划尝试基于深度学习的特征提取方法，进一步优化 SAR 图像分类效果。分类器设计方面，本文计划讨论支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）等传统机器学习方法以及卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等深度学习方法，并通过实验比较它们的分类效果。2.SAR 图像自动目标识别技术基于 SAR 图像分类结果，本文计划进一步开展 SAR 图像自动目标识别技术讨论。具体来说，本文计划讨论基于模板匹配方法、基于特征点匹配方法、基于物体形状及纹理信息的目标识别方法。此外，本文还计划开展 SAR 目标跟踪和运动分析等深化的自动目标识别技术讨论。三、讨论方法本文计划采纳实验法进行讨论，具体的讨论流程如下：1.数据猎取与预处理：本文将采纳开源的 SAR 图像数据进行讨论，其中包括高分辨率的航空 SAR 图像、宇航 SAR 图像等；同时，将对原始数据进行预处理，包括滤波、去噪等操作。2.特征提取与分类器设计：采纳深度学习算法进行特征提取，包括卷积神经网络、循环神经网络等；同时采纳传统机器学习算法进行分类器设计。精品文档---下载...
