[发明专利]雷达图像识别模型的构建、雷达图像目标识别方法

权利要求书

1.一种雷达图像识别模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取原始雷达图像样本，并基于所述原始雷达图像样本进行特征预处理，获得雷达原始特征预处理图像样本；

将所述原始雷达特征预处理图像样本进行图像分割，得到目标区域图像样本和阴影区域图像样本；

基于所述目标区域图像样本以及所述阴影区域图像样本进行字典学习，获得稀疏字典；

基于预设的用于图像识别的神经网络模型及所述稀疏字典构建雷达图像识别模型。

2.根据权利要求1所述的雷达图像识别模型的构建方法，其特征在于，所述基于所述目标区域图像样本以及所述阴影区域图像样本进行字典学习，包括：

基于所述目标区域图像进行图像增强，获取目标区域增强图像；

基于所述目标区域增强图像进行质心配准，获得目标区域质心配准图像；

基于所述目标区域质心配准图像进行归一化处理，获得目标区域归一化处理图像；

基于所述目标区域归一化处理图像以及所述阴影区域图像样本进行字典学习，获得稀疏字典。

3.根据权利要求1所述的雷达图像识别模型的构建方法，其特征在于，所述基于所述原始雷达图像进行特征预处理，获得雷达原始特征预处理图像，包括：

基于所述原始雷达图像样本提取原始雷达图像数据；

基于所述原始雷达图像数据进行对数变换处理，获得所述雷达原始特征预处理图像样本。

4.根据权利要求1所述的所述的雷达图像识别模型的构建方法，其特征在于，所述基于预设的用于图像识别的神经网络模型及所述稀疏字典构建雷达图像识别模型，包括：

基于所述稀疏字典进行训练，获得标签一致项模型；

基于预设的用于图像识别的神经网络模型以及所述标签一致项模型构建雷达图像识别模型。

5.一种雷达图像识别模型的构建装置，其特征在于，包括：

原始图像获取模块，用于获取原始雷达图像样本，并基于所述原始雷达图像样本进行特征预处理，获得雷达原始特征预处理图像样本；

原始图像分割模块，用于基于预设分割阈值将所述原始雷达特征预处理图像样本进行图像分割，得到目标区域图像样本和阴影区域图像样本；

字典学习模块，用于基于所述目标区域图像样本以及所述阴影区域图像样本进行字典学习，获得稀疏字典；

模型构建模块，用于基于预设的用于图像识别的神经网络模型及所述稀疏字典构建雷达图像识别模型。

6.一种雷达图像目标识别方法，其特征在于，包括：

获取原始雷达图像，并基于所述原始雷达图像进行特征预处理，获得雷达样本特征预处理图像；

基于所述雷达样本特征预处理图像获取目标区域特征信息和阴影区域特征信息；

基于所述目标区域特征信息和阴影区域特征信息及预设的雷达图像识别模型识别所述原始雷达图像的类别，所述预设的雷达图像识别模型是使用如权利要求1-5任一项所述的雷达图像识别模型的构建方法所构建的。

7.根据权利要求5所述的雷达图像目标识别方法，其特征在于，所述基于所述目标区域特征信息和阴影区域特征信息及预设的雷达图像识别模型识别所述原始雷达图像的类别，包括：

基于预设的用于图像识别的神经网络模型及所述稀疏字典，得到目标区域图像样本和阴影区域图像样本在所述稀疏字典下的稀疏表示系数；

基于所述稀疏系数对所述原始雷达图像样本的目标区域信息和阴影区域信息进行重构，根据重构误差判断所述原始雷达图像样本的类别。

8.一种雷达图像目标识别装置，其特征在于，包括：

样本获取模块，用于获取原始雷达图像，并基于所述原始雷达图像进行特征预处理，获得雷达样本特征预处理图像；

样本处理模块，用于基于所述雷达样本特征预处理图像获取目标区域特征信息和阴影区域特征信息；

图像识别模块，用于基于所述目标区域特征信息和阴影区域特征信息及预设的雷达图像识别模型识别所述原始雷达图像的类别，所述预设的雷达图像识别模型是使用如权利要求1-5任一项所述的雷达图像识别模型的构建方法所构建的。