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基于深度稀疏ICA的极化SAR图像分类方法

2312018/09/03
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 基于深度稀疏ICA的极化SAR图像分类方法
  • 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稀疏ICA的极化SAR图像分类方法，主要克服现有技术中提取的极化SAR图像特征单一且特征层次低造成分类精度不高的问题。其实现步骤为：先对待分类的极化SAR图像进行精致Lee滤波；再提取滤波后图像的散射、纹理、颜色及协方差矩阵特征并将所有特征进行归一化和白化处理，之后选取无标签样本集，训练样本集，测试样本集；利用深度稀疏ICA方法提取训练样本集和测试样本集原始特征的深度稀疏特征表示；最后训练分类器并预测分类，输出结果。本发明相对于已有的方法，图像的特征描述更全面细致，提高了分类精度，可用于极化合成孔径雷达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 2017/10/24
  • 委托机构 西安电子科技大学
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