[发明专利]基于超像素和图卷积网络的极化SAR图像分类方法在审
| 申请号： | 202110526561.5 | 申请日： | 2021-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN113298129A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 金海燕;贺天生;石俊飞 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 戴媛 |
| 地址： | 710048 陕*** | 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图卷积网络的极化SAR图像分类方法，具体为，先输入待分类的极化SAR图像，并对其进行精致Lee滤波处理；使用超像素分割得到若干个超像素块，计算每个超像素块的特征，然后划分数据集，从每类超像素块标签中随机挑选相同数量超像素块作为训练集，其余超像素块作为测试集，将训练集中的超像素块当做图中的节点，每个节点与其相连的八个节点相连构成一张无向图，搭建带有池化层的图卷积神经网络，将训练集构建的图的邻接矩阵和特征矩阵送入网络中训练，将训练好的模型保存，再将测试集中超像素块构成的图的邻接矩阵和特征矩阵输入到训练好的模型中得到分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 像素 图卷 网络 极化 sar 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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