基于K-SVD和深度堆栈网络的极化SAR图像分类方法

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摘要

本发明公开了一种基于K‑SVD和深度堆栈网络的极化SAR图像分类方法，主要解决深度堆栈网络随机初始化导致的图像分类精度低的问题。其实现步骤为：1)输入图像，提取原始数据特征并归一化；2)利用K‑SVD从归一化后的原始数据特征中提取过完备字典；3)从归一化后的原始数据特征中提取训练数据集；4)将过完备字典作为深度堆栈网络的初始化参数，并用训练数据集训练深度堆栈网络；5)利用训练好的深度堆栈网络计算分类标签；6)对分类标签上色，输出上色后的分类结果图。本发明不仅能够提取极化SAR图像中更加复杂的特征，而且加快了深度堆栈网络的收敛速度，提高了极化SAR图像的分类精度，可用于目标识别和图像解译。

基本信息

专利标题：

基于K-SVD和深度堆栈网络的极化SAR图像分类方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN108171273A

申请号：

CN201810031936.9

公开（公告）日：

2018-06-15

申请日：

2018-01-12

授权号：

CN108171273B

授权日：

2022-04-19

发明人：

侯彪焦李成曹雯潇马晶晶马文萍王爽白静

申请人：

西安电子科技大学

申请人地址：

陕西省西安市雁塔区太白南路2号

代理机构：

陕西电子工业专利中心

代理人：

王品华

优先权：

CN201810031936.9

主分类号：

G06K9/62

IPC分类号：

G06K9/62