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基于多尺度深度滤波器的极化SAR图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度深度滤波器的极化SAR图像分类方法,主要解决现有技术分类精度低的问题,其方案是:输入待分类的极化SAR图像,由极化相干矩阵T求得极化散射矩阵S;对极化散射矩阵S进行Pauli分解,构成基于像素点的特征矩阵F;对F归一化,并对归一化后的特征矩阵F1中的每个元素取块,构成基于图像块的特征矩阵F2;根据F2得到训练数据集的特征矩阵W1和测试数据集的特征矩阵W2;构造基于多尺度深度滤波器的分类模型;用训练数据集的特征矩阵W1对分类模型进行训练;利用训练好的分类模型对测试数据集的特征矩阵W2分类。本发明引入多尺度深度滤波器,提高了极化SAR图像的分类精度,可用于目标识别。

著录项

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-04-19

    授权

    授权

  • 2016-09-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20160418

    实质审查的生效

  • 2016-09-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20160418

    实质审查的生效

  • 2016-08-17

    公开

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  • 2016-08-17

    公开

    公开

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