[发明专利]基于小波去噪阈值自学习的带噪SAR图像目标识别方法在审
| 申请号： | 202110212547.8 | 申请日： | 2021-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN112906716A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 傅雄军;秦锐;姜嘉环;赵聪霞;郎平;常家云 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于小波去噪阈值自学习的带噪SAR图像目标识别方法，属于及雷达目标识别技术领域。依托于可学习阈值的小波散斑抑制网络和压缩‑激励卷积神经网络，可学习阈值的小波散斑抑制网络包括小波变换模块、可学习阈值模块及逆小波变换模块；可学习阈值的小波散斑抑制网络通过DWT提取图像高频分量放入卷积和全连接层，自适应对高频分量进行软阈值处理，再与低频分量结合后经过IWT得到去噪后图像；实现通过训练集标签来监督学习小波去噪的阈值，可学习阈值的小波散斑抑制网络输出后的图像经网络自动分层提取特征，并加入压缩‑激励模块对来自于原始图像和去噪分支的特征图贡献度进行权衡。所述方法具有识别能力强以及测试精度高的优势。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 小波去噪 阈值 自学习 sar 图像 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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