基于多特征与非负自动编码器的SAR图像分类方法

摘要

一种基于多特征与非负自动编码器的SAR图像分类方法，属于图像处理技术领域。基于灰度梯度共生矩阵提取SAR图像的图像块空间域特征；基于二维Gabor变换提取SAR图像的图像块变换域特征；将图像块的空间域特征与变换域特征组合；选取SAR图像块的训练样本集和测试样本集；利用训练样本集对多层非负自动编码器与softmax分类器进行训练；采用训练好的非负自动编码器网络进行分类；得到分类结果图。本发明结合了SAR图像的空间信息与变换域信息，获得了SAR图像的多维特征，并利用非负自动编码器对特征进行优化，提升了特征的区分性，进而有效提高了分类的准确度，可用于高分辨率SAR图像地物分类与目标识别等。