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基于多层预处理的SAR图像CNN分类识别算法

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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)由于其独特优势,已经在军用和民用领域成为获取信息的重要途径.在SAR图像的研究领域中,目标的识别分类一直是该领域的重点与难点.在传统的分类方法中,目标的识别与分类一般包含滤波、特征提取与识别这几个独立的步骤.由于SAR图像的特性,人为的提取特征极难实现.本文提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),并结合多层次预处理的SAR图像目标分类方法,使用MSTAR和TerraSAR-X卫星影像进行实验,验证了卷积神经网络在SAR图像目标分类中的可行性,为后续研究奠定了基础.

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来源
《第十四届全国雷达学术年会》||1-6|共6页
会议地点成都
作者
Luo Zhenyu; 罗震宇; Yu Junpeng; 于俊朋; Liu Zhenhua; 刘振华;
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作者单位

中国电子学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类
关键词
合成孔径雷达; 图像目标; 分类预处理; 深度学习; 卷积神经网络;

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