基于多层级特征深度融合的SAR图像舰船目标鉴别方法

作者：艾加秋; 田瑞田; 杨航; 曹振翔

来源：2019-07-25, 中国, ZL201910674382.9.

本发明公开了一种基于多层级特征深度融合的SAR图像舰船目标鉴别方法,包括以下步骤：(1)、采用Haar-like特征模板对SAR图像样本进行处理并降维得到低层级Haar-like特征；(2)、采用卷积神经网络对SAR图像样本进行处理得到高层级深度特征；(3)、利用多层级深度学习网络将低层级Haar-like特征与高层级深度特征进行融合得到多层级特征权重系数,然后通过学习训练得到最优的SVM分类器；(4)、利用多层级特征权重系数和SVM分类器对输入的待鉴别的SAR图像样本切片进行鉴别。本发明可有效提升SAR图像舰船目标的检测性能,具有较高的工程应用价值。

• 单位
  合肥工业大学