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基于稀疏表示的SAR图像目标识别的任务书
任务书
一、任务背景
合成孔径雷达（SAR）技术具有获得地表覆盖信息、不受天气影响等优点，已经被广泛应用于军事和民用领域。SAR图像目标识别是SAR应用中十分重要的任务之一。由于SAR图像中目标受到杂波干扰等多种因素的影响，传统的识别方法存在一些困难。为此，基于稀疏表示的目标识别方法被广泛研究并在实际应用中取得了良好的效果。
二、任务内容
本次任务要求在SAR图像目标识别中采用基于稀疏表示的方法，实现对目标的自动识别和分类。
1.数据集获取
本次任务使用的数据集为“MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition（MSTAR）”数据集，包含17类成对的目标图像，每类图像包含约200张。考虑到数据集大小的限制，本次任务使用其中部分数据进行实验。
2.特征提取
选取适当的特征对目标进行表征是基于稀疏表示的方法识别目标的关键。可以在频域或时域等不同域内提取特征，本次任务要求对比不同的特征提取方式并选择最优方法。具体要求：
（1）时域特征：采用不同的特征提取方法（如边缘检测、特征点提取、局部二值模式等）提取目标的时域特征。
（2）频域特征：采用不同的特征提取方法（如小波变换、离散余弦变换等）提取目标的频域特征。
3.稀疏表示
本次任务要求采用基于稀疏表示的方法实现目标识别。具体要求：
（1）构建目标字典：选择适当的字典训练算法（如K-SVD算法、OMP算法等）构建目标字典。
（2）计算目标的稀疏表示：将目标图像表示成稀疏向量，采用适当的方法（如L1正则化、OMP算法等）计算目标的稀疏表示。
4.目标分类
在得到目标的稀疏表示后，可以采用不同的分类器进行分类。本次任务要求使用支持向量机（SVM）分类器对目标进行分类。
三、任务要求
1.实验环境
本次任务要求使用Python语言，选择合适的开发环境（如PyCharm、JupyterNotebook等）和相关库进行实现。
2.实验成果
（1）进行不同特征提取方式的对比实验，并选择最优的特征提取方法；
（2）选择合适的字典训练算法和稀疏表示算法，实现目标的稀疏表示；
（3）采用支持向量机分类器进行分类，计算分类准确率；
（4）对实验结果进行分析和总结。
3.可选拓展
（1）采用不同的字典训练算法和稀疏表示算法，并比较不同算法的效果；
（2）结合深度学习等方法对目标进行更准确、更高效的识别和分类。
四、参考文献
[1]YangC,ZhangJ.Sparserepresentationandlearninginvisualrecognition[J].PhilosophicalTransactionsoftheRoyalSocietyA:Mathematical,PhysicalandEngineeringSciences,2016,374(2065):20150157.
[2]ZhengJ,JiangF,FengW,etal.SparserepresentationofSARimagerybasedonlocalsalientstructuresincontourletdomain[J].IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,2014,11(2):369-373.
[3]LiuB,DuQ,ChengY,etal.SARimagetargetrecognitionbasedonL1/L2measureandmodifiedNMF[J].SignalProcessing,2015,106:359-369.