基于多层反卷积网络的SAR图像分类

发布时间：2017-11-02 01:32

  本文关键词：基于多层反卷积网络的SAR图像分类

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【摘要】：针对传统特征提取方法不能提取目标高层结构特征的问题,提出了一种基于软概率的池化方法,结合多层反卷积网络,学习目标的高层结构特征,并将其用于合成孔径雷达(SAR)图像分类。首先对SAR图像进行子块划分,然后对每个子块进行基于多层反卷积网络的特征编码,学习出不同层次上的图像特征,最后将该特征用于支持向量机(SVM)分类器,实现SAR图像的分类。在国内首批SAR数据上的实验表明,该算法获得了较高的分类准确率。
【作者单位】： 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;湖北工业大学电气与电子工程学院;武汉大学电子信息学院;国防科技大学ATR重点实验室;
【关键词】： 合成孔径雷达 多层学习 反卷积网络 图像分类 软概率池化
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB733404) 国家自然科学基金资助项目(41371342,61331016) 湖北省自然科学基金资助项目~~
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)是一种主动式微波传感器,在目标识别、地物分类、水体监测等领域具有很大的应用潜力。随着SAR遥感系统的不断发展,研究如何有效地实现SAR图像的分类和识别具有重要意义[1]。提取图像特征进行分类与识别是SAR图像解译的重要方法。最

【参考文献】

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6 胡s，

本文编号：1129431