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一种多信息融合的SAR图像分类方法研究的开题报告
摘要
合成孔径雷达(SAR)技术具有高分辨率、无视天气和时间限制等优点，在地面目标检测与分类方面得到广泛应用。然而，目前大部分SAR图像分类方法单一特征融合，无法全面利用图像多特征信息，导致分类结果的准确度和鲁棒度较低。本文旨在研究一种多信息融合的SAR图像分类方法，通过综合利用多特征信息进行分类，提高分类准确度和鲁棒度，为SAR遥感图像分类提供更好的解决方案。
关键词：合成孔径雷达；SAR图像；分类；多特征信息；融合
一、研究背景和意义
合成孔径雷达(SAR)技术在军事侦察、灾害应急等领域中发挥了重要作用。由于SAR技术具有无视天气和时间限制的优点，现已广泛应用于地面目标检测和分类。SAR图像分类是一项极具挑战性的任务，它需要从强烈的散射噪声中提取出地面目标信息，以实现地面目标的分类和识别。目前，大多数SAR图像分类方法仅基于单一特征提取，如像素灰度值、纹理等，难以全面利用SAR多特征信息进行分类。因此，如何全面利用SAR多特征信息进行分类，提高分类准确度和鲁棒度，是目前SAR图像分类领域亟待解决的问题。
二、研究现状
目前，SAR图像分类方法可分为两类：基于特征提取的方法和基于深度学习的方法。
基于特征提取的方法主要包括传统的像素级特征提取和纹理特征提取方法。像素级特征提取方法基于像素灰度值、边缘和形状等特征，常用的方法有PCA、LDA等。纹理特征提取方法主要是利用SAR图像自身的纹理特征，如Gabor、LBP、GLCM等。
基于深度学习的方法在SAR图像分类领域也得到了广泛的应用，其主要是针对SAR图像中的深度特征进行提取。常用的深度学习模型有CNN、RNN、LSTM等，其中，CNN是最常用的模型，其主要通过卷积、池化、全连接等方式提取图像特征，然后利用softmax分类器进行分类。
虽然基于深度学习的方法在SAR图像分类领域中表现出良好的性能，但这类方法存在一定的局限性，如样本数据量大小、模型过拟合等问题。此外，深度学习的方法也无法充分利用多特征信息进行分类。
三、研究内容和技术路线
本文旨在研究一种多信息融合的SAR图像分类方法，综合利用多特征信息进行分类，提高分类准确度和鲁棒度。具体研究内容如下：
1.分析SAR图像的多特征信息，包括像素级和纹理特征等；
2.基于多特征信息提取，建立SAR图像分类模型；
3.采用特征选择或特征融合技术，全面利用多特征信息进行分类；
4.针对数据量较小的问题，通过数据增强或迁移学习等手段提高模型泛化能力；
5.对所提出的方法进行实验验证，并与其他分类方法进行比较。
技术路线如下：
1.对SAR图像进行预处理，提取多种像素级和纹理特征；
2.建立多特征信息提取模型，对特征进行筛选和优化；
3.采用多种特征融合和选择技术，将多特征信息融合应用于分类模型中；
4.对模型进行训练和测试，对比实验结果，分析分类效果；
5.优化方法，提高分类准确度和鲁棒度。
四、预期研究成果
通过综合利用多特征信息进行分类，本文预期获得如下研究成果：
1.建立一种多信息融合的SAR图像分类方法，能够提高分类准确度和鲁棒度；
2.基于特征融合和选择技术，实现SAR多特征信息的全面利用；
3.对比实验结果，分析各种分类方法的性能和适用场景。
五、研究工作计划和进度安排
本文的研究计划和进度安排如下：
1.2022年7月至2022年10月：SAR图像多特征信息提取和筛选；
2.2022年11月至2023年2月：常见SAR分类方法综合分析和归纳；
3.2023年3月至2023年6月：多信息融合的SAR图像分类模型建立和测试；
4.2023年7月至2023年10月：实验结果分析和总结、论文撰写和修改；
5.2023年11月至2024年1月：参与国内相关学术会议的交流和宣讲。
六、参考文献
1.郑秉文，李贻芳.合成孔径雷达SAR图像分类方法研究[J].电子学报，2007，35(5):729-733.
2.杨新民，孙熙仁.基于深度学习的合成孔径雷达图像分类方法研究[J].电子科学学刊，2018，36(5):935-942.
3.张利平，明倩，刘海鸥，等.SAR图像的多特征信息融合方法研究[J].电子与信息学报，2016，38(1):194-201.
4.WangY，HanC，LiuL.Multi-featurefusionforSARimageclassificationbasedonsuper-pixel[J].IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters，2019，16(4):563-567.