基于特征信息融合和極限學習機分類的SAR圖像目標識別技術研究的開題報告開題報告一、選題背景合成孔徑雷達（SAR）因其具有高分辨率、可穿透云霧和不受光照條件限制等優(yōu)點，在許多領域具有廣泛應用，如海洋監(jiān)測、地貌勘測、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測等。但是，由于SAR圖像中噪聲和雜波比較嚴重，因此對SAR圖像進行目標識別是一個重要而困難的問題。傳統(tǒng)的SAR目標識別算法主要采用機器學習方法，如支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等。這些方法在識別準確度方面效果較好，但是需要大量的訓練樣本和特征提取，計算效率低下。為了解決這些問題，本研究將基于特征信息融合和極限學習機分類的方法對SAR圖像目標進行識別，以提高識別準確度并降低計算復雜度。二、研究目的本研究的目的是提出一種基于特征信息融合和極限學習機分類的SAR圖像目標識別方法，并分析其識別準確度和計算復雜度。三、研究內(nèi)容1.對SAR圖像進行預處理，包括去噪和雜波抑制，以提高圖像的質(zhì)量。2.提取SAR圖像的特征。本研究將采用紋理特征作為主要特征，包括局部二值模式、Gabor濾波器和紋理熵等。3.對提取的特征進行信息融合。本研究將采用融合多個特征的方法來提高識別準確度。4.采用極限學習機進行SAR圖像目標的分類。極限學習機是一種新型的機器學習方法，具有高速度和較高的準確度。5.對方法進行實驗驗證，并分析其識別準確度和計算復雜度。四、研究意義本研究將提出一種新的SAR圖像目標識別方法，旨在提高識別準確度和降低計算復雜度。它將在SAR圖像目標識別中具有較高的實用價值，可以用于海洋監(jiān)測、地貌勘測、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測等領域。五、研究計劃本研究預計在六個月內(nèi)完成以下工作：第一階段（1-2個月）：研究SAR圖像目標識別的相關理論和方法，對已有的目標識別算法進行綜述。第二階段（3-4個月）：采集SAR圖像數(shù)據(jù)，并對SAR圖像進行預處理和特征提取。第三階段（5-6個月）：基于特征信息融合和極限學習機進行SAR圖像目標識別，并對方法進行評估和分析。六、研究進度目前正在進行研究SAR圖像目標識別的相關理論和方法，對已有的目標識別算法進行了綜述，準備進入第二階段的工作。七、參考文獻[1]鄒曉明,駱勇剛,郭永光.SAR圖像目標識別算法研究進展[J].兵工學報,2015,36(6):70-80.[2]ChenY,LiuD,WuX,etal.SARimageryautomatictargetrecognitionbasedonimprovedBPneuralnetworkandimprovedHOGfeatures[C].2016InternationalConferenceonRoboticsandBiomimetics(ROBIO).IEEE,2016:501-505.[3]YangX,LiW,ZhaoH,etal.SyntheticapertureradarautomatictargetrecognitionbasedonimprovedfeatureextractionandSVM[C].2019IEEEInternationalCo