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基于多层量子脊波表示的极化SAR图像地物的分类方法

3222018/08/14
咨询专利 发布专利
基本信息
  • 专利类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 专利持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 数据分析处理
  • 项目名称 基于多层量子脊波表示的极化SAR图像地物的分类方法
  • 知识产权 发明专利
  • 项目简介 本发明公开了一种基于多层量子脊波表示的极化SAR图像地物分类方法，主要解决现有技术特征表达不充分、分类精度低及时间复杂度高的问题。其实现步骤为：1.提取极化SAR图像的图像特征；2.将特征组合构成特征矩阵并归一化；3.从特征矩阵中选取训练数据集和测试数据集；4.用两层量子脊波网络训练训练数据集；5.用人工神经网络NN网络分类器对训练数据集训练并分类；6.利用训练好的分类器对测试数据集分类。本发明由于使用了多层量子脊波神经网络，结构更灵活，提高了极化SAR图像特征的表达能力，能够有效地提高极化SAR图像分类的精度，并降低时间复杂度，可用于复杂图像分类。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2018/03/06
  • 委托机构 西安电子科技大学
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