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摘要
本发明公开了一种基于多极化特征和FCN-CRF融合网络的极化SAR影像人造目标检测方法,主要解决现有技术对极化SAR人造目标检测精度低的问题,其方案是：输入待检测的极化SAR图像,对该极化SAR图像的极化相干矩阵T进行Lee滤波；对极化散射矩阵S进行Pauli分解,构成基于像素点的特征矩阵F1；对滤波后的相干矩阵T进行Yamaguchi分解,构成基于像素点的特征矩阵F2；本发明将基于多极化特征和FCN-CRF的融合网络应用于极化SAR人造目标的检测上,提高了极化SAR图像人造目标的检测精度,可用于多目标的分类任务中。
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