本发明公开了一种基于深度卷积阶梯网络的高分辨SAR图像分类方法,输入待分类的高分辨SAR图像及其标记信息；构造训练数据集D1与测试数据集D2；对数据集D1、D2的特征进行归一化得到数据集D3、D4；构造基于深度卷积阶梯网络的分类器模型；用训练数据集D3对网络进行训练；利用训练好的分类模型对测试数据集D4进行分类。本发明可充分利用少量有类标的训练样本,且采用卷积层有效提取高层判别特征而获得较高的分类精度。
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