摘要 |
本发明提出了一种基于双层分类网的高分辨率SAR船只识别方法。该方法涉及高分辨率SAR图像自动处理,提出双层分类网的分类策略,尤其针对SAR遥感图像中船只目标的高鲁棒性识别。第一步针对SAR图像中强散射点的目标邻域块进行划分,基于邻域块提取图像的初级特征。第二步,针对特征邻域用K‑means形成视觉词典,基于OC‑SVM分类器构建Bow中层特征编码,构建分类网第一层。第三步,中层特征编码训练样本集中每个船只样本,提取初级特征为描述特征,以判别的视觉单词类型为标签。利用多类SVM形成不同船只的分类判别准则,形成分类网的第二层分类。该方法能有效提取高分辨SAR图像中船只目标关键部位的语义级特征,对应设计提出的双层分类网能进行有效识别。 |
