[发明专利]一种基于深度阶梯网的极化SAR影像目标检测方法有效
| 申请号： | 201710370455.6 | 申请日： | 2017-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN107239757B | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 焦李成;屈嵘;高倩;马文萍;杨淑媛;侯彪;刘芳;尚荣华;张向荣;张丹;唐旭;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;G06K9/62;G06N3/08 |
| 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： | 本发明公开了一种基于深度阶梯网的极化SAR影像目标检测方法，其方案是：输入待检测的极化SAR图像，对极化相干矩阵T进行Lee滤波；对滤波后的T求解得到极化协方差矩阵C；对极化协方差矩阵C进行Yamaguchi分解，构成基于像素点的特征矩阵F；对F归一化，并对归一化后的特征矩阵F1中的每个元素取块，拉成一列，构成基于图像块的特征矩阵F2；根据F2得到训练集D；使用超像素中的SLIC算法得到测试集T；构造基于深度阶梯网的目标检测模型；用训练数据集D对目标检测模型进行训练；利用训练好的目标检测模型对测试数据集T进行分类。本发明使用了深度阶梯网，仅使用少量有类标样本就获得了很高的目标检测精度，本发明可用于地物分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 阶梯 极化 sar 影像 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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