基于深度神经网络的极化SAR图像分类方法[发明专利]

来源：筏尚旅游网

专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：基于深度神经网络的极化SAR图像分类方法专利类型：发明专利

发明人：侯彪,寇宏达,焦李成,王爽,张向荣,马文萍申请号：CN201410319969.5申请日：20140704公开号：CN104077599A公开日：20141001

摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的极化SAR图像分类方法，主要解决传统极化SAR图像分类精确度低，边界凌乱的问题。其分类过程为：通过Pauli分解从极化SAR数据中得到功率图I，对功率图I进行预分割，得到若干小块；从极化SAR图像中选取训练数据集U，将其输入到两层自编码结构中训练后，再利用Softmax分类器对训练数据集U进行分类；从极化SAR图像中选取测试数据集V，将其输入到训练好的两层自编码结构中，再利用Softmax分类器得出分类标签；在预分割小块中，将分类标签与功率图I的通道信息结合，得到小块的标签。本发明具有识别率高，结果区域一致性好,可用于极化SAR匀质区域地物分类。

申请人：西安电子科技大学

地址：710071 陕西省西安市太白南路2号

国籍：CN

代理机构：陕西电子工业专利中心

更多信息请下载全文后查看

因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容

查看全文