基于半监督梯形网络的极化SAR图像分类方法

摘要

一种基于半监督梯形网络的极化SAR图像地分类方法，主要解决现有技术中极化SAR图像特征选取不合理导致分类精度不高和无标记数据信息浪费的问题，充分利用有标记数据和无标记数据。其实现步骤为：(1)输入图像；(2)精致Lee滤波；(3)选取训练样本和测试样本；(4)搭建梯形网络结构；(5)训练梯形网络；(6)对待分类的极化SAR图像分类；(7)计算分类精度；(8)输出结果。本发明在训练网络时采用监督学习与无监督学习相结合的方式，通过重构梯形网络的损失函数，增强了模型的鲁棒性，有效地提高了分类精度，适用于对极化SAR图像进行地物分类。