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基于深度置信网的极化SAR图像分割

1392019/07/25
咨询成果 发布成果
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 其他电子信息
  • 项目名称 基于深度置信网的极化SAR图像分割
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明公开了一种基于深度置信网(DBN，deep belief network)的极化SAR图像分割方法，它将深度学习理论学习特征的优势应用于极化SAR图像分割问题。其分割过程为：对极化SAR数据进行精致Lee滤波；极化SAR相干矩阵T进行H/α分解得到其参数特征；分别从相关矩阵T的主对角线上的3个通道提取灰度共生矩阵，并计算对比度、相干、能量、逆差距4个特征；将上述特征和相干矩阵中的元素组合在一起去训练一个2层的DBN网络；将极化SAR数据输入到DBN网络中进行分类，并显示分类结果图。本发明结合了散射特征和灰度共生矩阵特征，具有保留信息完整的优点，并可以逐层的学习特征，可用于极化SAR图像目标识别。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2020/07/25
  • 委托机构 西安电子科技大学
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