[发明专利]一种基于超像素和卷积网络的极化SAR图像分类方法在审
| 申请号： | 202010645410.7 | 申请日： | 2020-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN111626380A | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 滑文强;谢雯;金小敏;路龙宾;邓万宇;潘晓英 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安鼎迈知识产权代理事务所(普通合伙) 61263 | 代理人： | 李振瑞 |
| 地址： | 710000 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于超像素和卷积网络的极化SAR图像分类方法，包括对滤波后的极化SAR图像进行Pauli分解，获得伪彩色图；使用改进的SLIC超像素方法对伪彩色图进行过分割，获得超像素块；在超像素块内选择与标记样本像素度较高的样本，扩大标记样本的数量；提取极化SAR的特征信息；以极化SAR图像中每一像素点为中心选取像素块，作为中心像素点的原始输入信息；根据真实地物标记，对极化SAR数据的每个地物类别分别随机选取训练样本和测试样本；构建一个三层的卷积网络学习深度特征；训练卷积网络；进行分类；结合超像素分割结果对卷积网络输出结果进行后处理；计算正确率；输出分类结果。本发明解决现有小样本情况下极化SAR分类精度不高，区域一致性差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 像素 卷积 网络 极化 sar 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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