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摘要
本发明提出了一种基于深度卷积神经网络的SAR图像目标分类方法,用于提高SAR图像目标分类精度。实现步骤为：获取包含SAR目标图像的训练样本集和测试样本集；去除训练样本集和测试样本集中每幅SAR图像的背景杂波；构建包含变换sigmoid激活函数构成Enhanced-SE层的深度卷积神经网络模型；对深度卷积神经网络模型进行训练；用训练后的深度卷积神经网络模型对测试样本集进行分类。本发明通过形态学闭运算方法在去除SAR目标图像中背景杂波时融合目标区域的边缘缺口并填补目标区域的内部缺损,有效保留目标区域的形状特征；通过对sigmoid函数的改造构成Enhanced-SE层,抑制深度卷积网络对于冗余特征自动提取,提高SAR图像目标分类的精度。
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