基于显著性和多尺度深度网络模型的SAR图像分类方法

摘要

一种基于显著性和多尺度深度网络模型的SAR图像分类方法。其步骤为：读入数据集；获得训练场景图和显著特征图；生成显著性检测训练数据集；生成目标分类训练样本集；构建显著性网络模型；训练显著性网络模型；构建多尺度深度网络模型；构建曲线波Curvelet重构层；生成目标分类网络模型；训练目标分类网络模型；获得显著特征图；对显著特征图进行形态学处理；提取检测切片；对检测切片进行分类；对分类结果进行投票；标记检测与分类结果图。本发明提高了分类准确率和分类速度，本发明可应用于对合成孔径雷达SAR图像的目标准确地进行分类、识别。