[发明专利]基于加权稠密网的极化SAR图像分类方法有效
| 申请号： | 201810113040.5 | 申请日： | 2018-02-05 |
| 公开（公告）号： | CN108537245B | 公开（公告）日： | 2020-04-07 |
| 发明（设计）人： | 焦李成;李玲玲;王茜;唐旭;郭雨薇;丁静怡;张梦旋;古晶;陈璞花;杨淑媛;侯彪;屈嵘 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 田文英;王品华 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于加权稠密网的极化SAR图像分类方法，其步骤为：(1)构建加权稠密网；(2)选取待分类的极化SAR图像；(3)对待分类极化SAR图像进行滤波；(4)获得散射特征；(5)用待分类极化SAR图像的散射特征值组成一个三维特征矩阵；(6)生成训练数据集和测试数据集；(7)使用加权稠密网对训练数据集进行分类；(8)对测试数据集进行分类，获得分类结果。本发明通过计算待分类极化SAR图像的特征图的权重值，只保留权重值大于0.5的特征图用于分类，充分利用了对分类最重要的特征，同时压制不重要的特征，提高了分类的准确率，加快了网络的训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 加权 稠密 极化 sar 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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