基于超像素分割和卷积反卷积网络的SAR图像分类方法

作者：王英华; 秦庆喜; 刘宏伟; 张磊; 何敬鲁; 王宁; 王飞

来源：2018-05-25, 中国, CN201810512092.X.

本发明公开了一种基于超像素分割和卷积反卷积网络的SAR图像分类方法,主要解决现有技术分类特征表征困难和测试时间长的问题,其方案是：1.对训练SAR图像和测试SAR图像进行标记,并提取训练样本；2.对训练样本进行数据扩充形成训练集；3.对测试图像提取测试样本形成测试集；4.构建SAR图像分类框架,将训练集输入到构建好的网络框架中进行训练,得到训练好的网络；5.将测试集输入到训练好的卷积反卷积网络框架中,得到初始分类结果；7.对测试SAR图像进行超像素分割,并根据测试图像的超像素分割结果和初始分类结果,得到最终分类结果。本发明能自动提取有效分类特征,缩短了测试时间,可用于SAR图像解译与分析。

• 单位
  西安电子科技大学