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摘要
本发明公开了基于NSCT双通道CNN和选择性注意机制的SAR图像目标分类方法,其方案是：获取用于目标检测和分类的训练样本集D1和D2；扩充D1和D2得到样本集D3和D4；训练分别用于目标检测和分类的模型M1和M2；对测试图进行显著性检测及形态学处理,对其进行连通域标记,提取连通域质心对应的目标候选区并在其周围若干像素点内平移,生成目标候选区；用M1对目标候选区分类判断,得到目标的最准确定位；用M2分类后投票决定目标的最终类别。本发明加入非下采样轮廓波层,将低频和高频特征图输入双通道CNN中,组成NSCT双通道CNN,结合选择性注意机制应用到SAR图像分类中,提高了SAR图像目标检测分类的准确率,解决了现有技术目标分类准确率低的问题。
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