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合肥工业大学学报（自然科学版） 2020年第4期43卷 480-486,529页

作者：夏天杨学志艾加秋合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601 工业安全与应急技术安徽省重点实验室安徽合肥230601

传统基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分类方法受相干斑噪声影响严重,文章通过引入图像的纹理特征作为先验信息,反映像素间的空间关系和不同地物类型的独有特性,提出了一种... 详细信息

传统基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分类方法受相干斑噪声影响严重,文章通过引入图像的纹理特征作为先验信息,反映像素间的空间关系和不同地物类型的独有特性,提出了一种基于glcm-gmrf纹理特征和DBN的SAR图像分类方法。该方法利用灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,glcm)提取SAR图像在空间上的灰度相关特征,同时利用高斯马尔可夫随机场(Gaussian Markov random field,gmrf)建立邻域像素间的统计相关特性,组合提取得到的glcm-gmrf纹理特征与图像强度矢量,送入DBN网络进行学习和分类。采用RADARSAT-2数据进行实验验证,实验结果表明,与传统DBN、支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法相比,该方法可以有效抑制相干斑噪声影响,取得更好的分类结果。

关键词： SAR图像分类深度学习特征提取深度置信网络(DBN) glcm-gmrf纹理特征

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