发明专利已授权

基于超像素和图卷积的端到端极化SAR图像分类方法

📄 申请号：CN202210005850.5 📄 发布日：2026/08/25

著录项目信息

申请日

2022-01-04

公开号

CN114764884A

公开日

2022-07-19

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_10

IPC 分类号

G06V20_10 , G06K9_62 , G06V10_764 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

遥感图像分类, 地物分类, 目标识别, 环境监测, 测绘

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摘要

本发明公开一种基于超像素和图卷积的端到端极化SAR图像分类方法，包括以下步骤：步骤1，输入待分类的极化SAR图像并裁剪成统一大小；步骤2，将剪裁后图片的按比例划分为训练集和测试集；步骤3，对测试集合训练集的每张图像的每个像素点的复散射矩阵进行分解，生成极化相干矩阵并转换为行向量作为该像素点的极化特征；步骤4，将极化特征拼接上该像素点的横纵坐标，拼接行向量作为像素点特征；步骤5，搭建基于全卷积网络、图卷积网络和卷积神经网络的端到端网络；步骤6，将训练集送入端到端网络中进行联合训练，将测试集送入到训练好的端到端网络中得到结果。本发明能够进一步提高极化SAR图像的分类精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于超像素和图卷积网络的极化SAR图像分类方法

当前第 / 件

基于多曝光多尺度递归融合的弱光图像增强方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_10)

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