一种基于深度阶梯网的极化SAR影像目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度阶梯网的极化SAR影像目标检测方法，其方案是：输入待检测的极化SAR图像，对极化相干矩阵T进行Lee滤波；对滤波后的T求解得到极化协方差矩阵C；对极化协方差矩阵C进行Yamaguchi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，拉成一列，构成基于图像块的特征矩阵F2；根据F2得到训练集D；使用超像素中的SLIC算法得到测试集T；构造基于深度阶梯网的目标检测模型；用训练数据集D对目标检测模型进行训练；利用训练好的目标检测模型对测试数据集T进行分类。本发明使用了深度阶梯网，仅使用少量有类标样本就获得了很高的目标检测精度，本发明可用于地物分类。