[发明专利]基于深度语义拓扑融合网络的极化SAR图像分类方法在审
| 申请号： | 202310328305.4 | 申请日： | 2023-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN116310583A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 曹宜策;王腾鑫;吴振华;杨利霞 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 合肥金律专利代理事务所(普通合伙) 34184 | 代理人： | 贾启芳 |
| 地址： | 230000 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度语义拓扑融合网络的极化SAR图像分类方法，包括：获取待分类极化SAR图像和对应的地物真实标记图；对待分类极化SAR图像进行预处理，并预处理后的极化SAR图像各个像素点的极化相干矩阵归一化；从归一化后的极化相干矩阵中提取每个像素点的特征向量，并根据所有像素点的特征向量集合构造待分类极化SAR图像的特征矩阵；根据地物真实标记图和待分类极化SAR图像的特征矩阵，构造训练数据集和测试数据集；构建深度语义拓扑融合网络模型；利用训练数据集对深度语义拓扑融合网络模型进行训练；利用训练好的深度语义拓扑融合网络模型对测试数据集中的待分类极化SAR图像进行分类。本发明能够有效提高极化SAR图像的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 语义 拓扑 融合 网络 极化 sar 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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