李长军，王弘，李波

(电子科技大学 航空航天学院，成都 611731)

三维模型在SAR图像自动目标识别中的应用

李长军，王弘，李波

(电子科技大学 航空航天学院，成都 611731)

提高高分辨率SAR图像在复杂战场环境中的目标识别能力，对防御未来战争中来自地面目标的威胁具有重要意义。针对地面特定目标的大小、方位、旋转等变化以及强杂波背景给目标识别带来的严重影响，提出将目标的三维模型投影到二维平面，采用余弦傅里叶矩和瑞利分布的CFAR检测方法分别对其矩特征和峰值特征进行提取，利用级联组合分类器对目标识别进行建模分析，并通过试验验证该方法的有效性。结果表明：该方法实现了在特征维数高和姿态变化下的目标识别，而且无需额外增加对制导控制系统的开销。

三维模型；余弦傅里叶矩；组合分类器；SAR图像；目标识别

0 引 言

在未来战争中，来自地面目标的威胁日益突出。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，简称SAR)作为一种主动式微波成像传感器，应用于主动雷达导引头，具有全天候、全天时的探测能力，在复杂战场环境中具有较强的自主性和抗干扰能力[1]。但SAR存在成像分辨率较低、图像扭曲、图像包含背景等缺点，给自动目标识别带来了挑战。

目前，关于高分辨率SAR图像自动目标识别的研究既是难点也是热点，且有关二维SAR图像识别方法已有大量研究[2-4]。与二维SAR图像识别不同，三维SAR图像识别只能得到三维目标在单视点下的特征不变量，而且目标特征向量受视点变化的影响会在其特征空间内分散分布，造成特征维数少和信息冗余，这也是三维SAR图像识别的难点之一。……