发明专利已授权

一种基于通道注意力深度网络的极化SAR图像分类方法

📄 申请号：CN202110606388.X 📄 发布日：2026/07/14

著录项目信息

申请日

2021-05-27

公开号

CN113240040B

公开日

2023-04-18

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

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_44 , G06V10_26 , G06V10_82 , G06N3_048 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G01S13_90 ,

技术画像

所属领域

极化SAR图像分类深度学习图像分类注意力机制极化SAR 极化SAR图像分类

应用场景

遥感图像分类, 极化SAR图像处理, 地物分类, 目标识别, 地理信息系统

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摘要

一种基于通道注意力深度网络的极化SAR图像分类方法，首先对极化SAR图像进行精致Lee滤波处理，然后对滤波后的图像根据不同的目标分解方法提取极化SAR图像的多种特征，来组成完备的极化SAR数据高维特征表达空间，能够全面的刻画地物目标的信息，其次，利用深度可分离网络、空洞卷积网络、多孔空间金字塔和上采样搭建DeepLabV3+的编码解码过程，并且在DeeplabV3+网络中，引入通道注意力ECA‑Net模块对极化SAR数据高维特征进行重新配置权重，凸显出不同特征的重要程度，有效地为高级特征恢复空间信息提供更多的细节信息，从而使得网络能够更有效地提取和表达图像的特征信息，预测出更加精细的图像分类结果。

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

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当前第 / 件

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