基于超像素和全卷积网络的极化SAR图像分类

来源 :无线电工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：renbinf4

【摘要】

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基于深度学习的方法在极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rader,SAR)图像分类中取得了不错的分类结果,尤其是全卷积网络(Fully Convolution Network,FCN),得益于其端到端

【作者】

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陈彦桥张小龙陈金勇高峰柴兴华

【机构】

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中国电子科技集团公司第五十四研究所,中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室

【出处】

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无线电工程

【发表日期】

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2020年12期

【关键词】

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深度学习超像素全卷积网络极化SAR 图像分类 deep learningsuperpixelfully convolution networkPolari

【基金项目】

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航天信息综合应用关键技术研究(2019)(SXX19629X060)

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基于深度学习的方法在极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rader,SAR)图像分类中取得了不错的分类结果,尤其是全卷积网络(Fully Convolution Network,FCN),得益于其端到端、点到点的分类架构,在极化SAR图像分类中有很大的应用前景。之前的基于FCN的极化SAR图像分类方法中,没有使用超像素去修正分类结果,影响了其分类结果的进一步提升。提出了基于超像素和FCN的极化SAR图像分类方法,得到了很好的分类结果。

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