SAR是一种高分辨率主动式相干成像雷达，SAR技术的飞速发展使得其所成图像的分辨率有很大提高，这就带来了相应数据量的大幅度增加。
面对庞大的数据量，传统的人工判断与识别的工作模式不仅很难完成预期的任务量，而且严重影响了工作进度，这就需要计算机来协助完成这项工作。
目标自动识别（ATR）技术就是通过计算机来模拟了人类的视觉、分析和分类过程，把工作人员从繁重的劳动中解放出来，加快了数据处理速度并提高了识别的准确率。
SAR ATR系统又可分为两大类
1 基于模板的SAR ATR系统
通过模板图像或特征向量来描述每一类的目标，每个模板提供了一种分类假设，通过选择待识别目标图像或特征向量与模板的最佳匹配来完成分类。
2 基于模型的SAR ATR系统
它利用神经网络等模型来描述每一类特征，并进行目标分类。
本实验采用第一种方法，对美国MSATAR数据库中的塔克进行识别。该数据库分别提供了三种坦克(BMP-2步兵战车、BTR70装甲人员输送车、T-72主战坦克)在不同俯仰角及方位角下的128*128大小的图像。
用俯仰角为15度的图像作为训练样本建立模板，对俯仰角为17度的图片进行测试，最终得到测试结果。
1 模板库的建立
利用特征匹配实现目标的自动识别，需要建立模板库。对MSTAR数据库中的三类目标分别在不同方位角下建立特征模板。建立特征模板需要对大量的样本进行统计，分别对各目标在不同方位角下进行目标特征统计，这里选择规范化转动惯量，7个hu不变矩，3个仿射不变矩，面积周长比，共12个分量。
2 特征匹配
匹配算法的优劣直接影响目标在特征模板库中的搜索速度和匹配质量，其基本思想是判断目标与模板库中元素的距离，如果其距离足够小，就认为匹配成功。
采用相似性测度函数来计算目标特征向量和模板库中向量的相似程度。将特征向量看成目标空间中的点，两点之间的距离与两个向量相似程度的关系是：距离越大，相似程度越小；距离越小，相似程度越大。几何距离通常此阿勇欧式距离。
国庆长假已然结束，不知道您是否患上了节日综合症呢？不知道您国庆期间获取的那些个资源有没有打开看一眼呢？
没关系，今天是周六程序发布日，今天先来段程序协助您更快的进入学习状态吧！
铁杆会员（包括年费/永久铁杆会员）发送“161008”可获取上文中的MATLAB实现程序和WORD说明文档。
联系客服
