基于DCGAN和CNN的SAR图像目标识别方法

摘要

本发明提出了一种基于DCGAN和CNN的SAR图像目标识别方法，用于解决现有技术存在的SAR图像目标识别的泛化能力较弱的技术问题，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建深度卷积对抗神经网络DCGAN和深度卷积神经网络CNN；对深度卷积对抗神经网络DCGAN进行迭代训练；获取增广训练集；对增广训练集进行数据增强；对深度卷积神经网络CNN进行迭代训练；基于训练好的深度卷积神经网络CNN对SAR图像进行目标识别。本发明利用DCGAN生成SAR图像的模拟数据用以增广数据集，再利用增广数据集对CNN进行训练，使得训练好的CNN能够完成SAR图像目标识别，提高了SAR图像目标识别的泛化能力与准确率。