[发明专利]基于非下采样轮廓波全卷积网络的高分辨SAR图像分类方法有效
| 申请号： | 201710364900.8 | 申请日： | 2017-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN107239751B | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 焦李成;屈嵘;孙莹莹;唐旭;杨淑媛;侯彪;马文萍;刘芳;尚荣华;张向荣;张丹;马晶晶 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 徐文权 |
| 地址： | 710065 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于非下采样轮廓波全卷积网络的高分辨SAR图像分类方法，包括输入待分类的高分辨SAR图像，对图像中的各像素点进行多层非下采样轮廓波变换，获取各像素点的低频系数和高频系数；将低频系数和高频系数选择并融合，构成基于像素点的特征矩阵F；将特征矩阵F中的元素值归一化，得到归一化特征矩阵F1；将归一化特征矩阵F1切块，得到特征块矩阵F2并作为样本数据；构造训练数据集特征矩阵W1和测试数据集特征矩阵W2；构造基于全卷积神经网络的分类模型；训练分类模型；利用训练好的模型对测试数据集T分类，得到测试数据集T中每个像素点的类别，将得到的每个像素点类别与类标图对比，计算出分类准确率，提高了分类精度和速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 采样 轮廓 卷积 网络 分辨 sar 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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