基于多特征与卷积神经网络的SAR图像分类方法

发布时间：2024-04-27 00:08

　　针对合成孔径雷达图像的分类优化方法,提出一种基于多特征与卷积神经网络的SAR图像分类方法Canny-WTD-CNN.将Canny算子提取的边缘特征,与小波阈值去噪法提取的小波特征进行自适应融合,作为卷积神经网络的输入;以softmax为分类器,对SAR图像进行分类识别检测.最后利用MSTAR公开数据集的三类目标数据进行试验,并给出该方法与其他方法结果的对比,表明该方法的有效性,识别率达到99.14%.

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 引言
2 多特征提取
    2.1 小波阈值去噪法
    2.2 Canny算子边缘检测
3 本文方法
    3.1 卷积神经网络
    3.2 本文方法步骤
4 实验结果与分析
5 结论



本文编号：3965063