[发明专利]一种基于深度学习SAR图像分类的图像选择的方法及系统有效
| 申请号： | 202110802002.2 | 申请日： | 2021-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN113505710B | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 许聪;刘海成;王峥 | 申请（专利权）人： | 黑龙江工程学院 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/771;G06V10/84;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广东中科华海知识产权代理有限公司 44668 | 代理人： | 陈春艳 |
| 地址： | 150026 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习SAR图像分类的图像选择的方法，不同图像对应像素之间的关系建立为马尔可夫模型；利用信念传播算法，避免了计算传感器的联合统计分布，有利于简化图像选择算法的计算，作为消息传递机制的信念传播算法可以将消息更新规则简化为线性融合模型；对于选定图像确定其与其他图像之间的特征相关性，并确定传感器融合的容量以完成图像选择的过程。本发明主要涉及特征层融合的图像选择算法，不同图像对应像素之间的关系建立为马尔可夫模型；利用信念传播算法，避免了计算传感器的联合统计分布，有利于简化图像选择算法的计算。互信息作为一种基于信息论的度量方法，可以用来描述估计的准确相关性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 sar 图像 分类 选择 方法 系统 | ||
【主权项】：
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