基于DSFNN与非局部决策的极化SAR图像半监督分类方法

摘要

基于DSFNN与非局部决策的极化SAR图像半监督分类方法，输入极化SAR图像数据；对极化SAR图像进行超像素分割；提取极化SAR图像各个像素的原始特征和超像素特征；选取训练样本集合和测试样本集合；利用训练样本集合进行深度超像素滤波网络的训练；对测试样本采用深度超像素滤波网络进行预测；基于非局部决策，从测试样本集合选取样本来扩展训练集合；更新深度超像素滤波网络；采用训练好的网络对测试样本进行分类；得到分类结果图。本发明的深度超像素滤波网络，提取超像素特征来克服相干斑噪声，并利用非局部决策的半监督分类算法，减小训练样本数量，有效提高分类的准确度，可用于极化SAR图像地物分类与目标识别等技术领域。