[发明专利]一种基于模糊标签语义先验的小样本PolSAR图像分类方法有效
| 申请号： | 201910349436.4 | 申请日： | 2019-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN110096994B | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 侯彪;焦李成;关娇娇;吴倩;马文萍;白静;马晶晶 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于模糊标签语义先验的小样本PolSAR图像分类方法，准备待分类的PolSAR图像；然后得到实数化的极化特征作为网络的输入数据；获得记录训练样本位置的采样矩阵和记录相应位置处像素标签信息的采样标签矩阵；利用采样标签矩阵初始化分类搭建全卷积网络FCN；再将实数化的输入数据、采样矩阵、采样标签矩阵和分类矩阵送入搭建好的全卷积网络FCN中进行训练；利用FCN的预测结果、采样矩阵、采样标签矩阵和分类矩阵的当前状态更新分类矩阵；重复操作直至满足最大迭代次数；输出最后的分类矩阵；计算分类准确率和分类结果图完成图像分类。本发明对深度全卷积网络参数和标签类别变量进行交替迭代训练，解决了小样本问题下PolSAR分类精度不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模糊 标签 语义 先验 样本 polsar 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于模糊标签语义先验的小样本PolSAR图像分类方法，其特征在于，准备待分类的PolSAR图像；然后对该PolSAR图像的复数相干矩阵取模，得到实数化的极化特征作为网络的输入数据；再从每一个目标类别中随机选取带有标签信息的训练样本，获得记录训练样本位置的采样矩阵和记录相应位置处像素标签信息的采样标签矩阵；然后利用采样标签矩阵初始化分类矩阵；搭建全卷积网络FCN；再将实数化的输入数据、采样矩阵、采样标签矩阵和分类矩阵送入搭建好的全卷积网络FCN中进行训练；根据最优参数输出训练后的FCN预测结果，每个元素代表该像素划分为每个类别的概率；然后利用FCN的预测结果、采样矩阵、采样标签矩阵和分类矩阵的当前状态更新分类矩阵；重复以上训练FCN操作至更新分类矩阵操作直至满足最大迭代次数；输出最后的分类矩阵；计算分类准确率和分类结果图完成图像分类。
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