MSTAR SAR图像数据加载与预处理MATLAB工具箱

资 源 简 介

本工具箱提供高效的MATLAB函数，用于加载和预处理MSTAR合成孔径雷达图像数据集。支持数据读取、格式转换及基础图像处理，简化SAR目标识别研究的准备工作。

详 情 说 明

MSTAR SAR图像数据加载与预处理工具箱

项目介绍

本项目是一个专门用于MSTAR（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition）SAR（合成孔径雷达）图像数据的MATLAB加载与预处理工具箱。该工具能够高效解析MSTAR数据集的原始二进制格式，提取图像数据及相关元数据，并进行标准化预处理，为SAR目标检测与识别研究提供高质量的数据支持。

功能特性

• 多格式支持：兼容MSTAR数据集常见的.mat和.dat二进制格式
• 元数据提取：自动解析目标标签、方位角、俯仰角等关键元数据
• 标准化预处理：包含数据归一化、图像尺寸统一（128×128像素）、噪声滤波等预处理流程
• 灵活输出：支持结构体数组和表格两种数据组织形式
• 模块化设计：各功能模块独立封装，便于扩展和定制

使用方法

基本数据加载

% 加载指定路径的MSTAR数据集 dataset_path = 'path/to/mstar/data'; processed_data = loadMSTARData(dataset_path);

自定义预处理参数

% 配置预处理参数 options.target_size = [128, 128]; % 目标图像尺寸 options.normalize = true; % 启用数据归一化 options.filter_type = 'median'; % 中值滤波去噪

% 加载数据并应用预处理 data = loadMSTARData(dataset_path, options);

数据输出结构

处理后的数据包含以下字段：

• image_data: 预处理后的SAR图像矩阵（128×128灰度图像）
• target_label: 目标类别标签（如'T72', 'BMP2'）
• azimuth_angle: 方位角（0°~360°）
• depression_angle: 俯仰角（15°或17°）
• metadata: 其他原始元数据信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 至少4GB可用内存（处理大规模数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了数据加载、格式解析、元数据提取和预处理等核心功能，实现了从原始二进制文件到标准化数据结构的完整处理流程。具体包括文件格式自动识别、图像数据读取、目标标签匹配、方位角信息提取、图像尺寸标准化、数据归一化处理以及质量控制等关键操作，为用户提供一站式的数据准备解决方案。