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基于深度RPCA的极化SAR地物分类方法

3162018/08/10
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 数据分析处理
  • 项目名称 基于深度RPCA的极化SAR地物分类方法
  • 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RPCA的极化SAR地物分类方法。本发明实现步骤为：(1)读入极化SAR图像；(2)滤波；(3)提取特征；(4)特征组归一化；(5)选择训练样本和测试样本；(6)训练深度鲁棒主成分分析RPCA第一层；(7)训练深度鲁棒主成分分析RPCA第二层；(8)训练支持向量机SVM；(9)生成超像素；(10)分类；(11)计算分类精度；(12)输出结果。本发明提取的图像特征，相比于极化SAR图像的散射特征，包含了更加丰富的地物信息，用于分类时,有效地提高了分类精度，可用于极化SAR图像目标的检测和目标识别。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2018/03/13
  • 委托机构 西安电子科技大学
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