基于区域滤波和深度置信网络的SAR图像分类算法

来源 :合肥工业大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wangyang062011

【摘要】

：

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像分类是遥感领域最重要的课题之一。然而,SAR图像特征提取的困难和相干斑噪声的存在都严重影响了SAR图像分类的准确性。为了

【作者】

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夏晶凡杨学志贾璐

【机构】

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合肥工业大学智能制造技术研究院,合肥工业大学计算机与信息学院

【出处】

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合肥工业大学学报:自然科学版

【发表日期】

：

2019年12期

【关键词】

：

SAR图像分类深度置信网络区域识别边界保持抗噪 synthetic aperture radar(SAR)image classificationdee

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61371154,61701157,41601452),安徽省重点研究与开发计划资助项目(1704a0802124),安徽省自然科学基金资助项目(1608085QF142)

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合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像分类是遥感领域最重要的课题之一。然而,SAR图像特征提取的困难和相干斑噪声的存在都严重影响了SAR图像分类的准确性。为了克服这些问题,文章提出了一种新的SAR图像分类算法。该算法将相干斑去噪技术和深度置信网络相结合,在通过深度置信网络对SAR图像进行无监督的学习和特征提取的同时,提出了区域滤波的方法来减少相干斑噪声对分类结果的影响。实验采用了不同噪声水平的合成SAR图像以及由RADARSAT-2获取的真实SAR图像进行测试。实验

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