[发明专利]基于FW-DCGAN特征生成的极化SAR分类方法有效
| 申请号： | 201910846053.8 | 申请日： | 2019-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN110555483B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 缑水平;李继超;陈晓莹;焦昶哲;毛莎莎;李德博;焦李成;李阳阳 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于FW‑DCGAN特征生成的极化SAR分类方法，主要解决极化SAR数据中分类样本分布不均衡问题。其方案为：对原始极化SAR数据特征提取；获取图像中数据较少地物的极化特征；生成服从Wishart分布的随机噪声Z；构建FW‑DCGAN网络并制作其训练样本S |
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| 搜索关键词： | 基于 fw dcgan 特征 生成 极化 sar 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于FW-DCGAN特征生成的极化SAR分类方法，其特征在于，包括：/n(1)对整幅原始极化SAR数据进行特征提取，得到整幅原始SAR数据的散射熵H、各向异性系数A、散射角α这三种特征，构成整幅原始极化SAR数据的特征集X；/n(2)选取一种数据量在原始极化SAR数据中所占比例小于5％的地物或者真实标记在原始极化SAR数据所占比例小于5％的地物B，并在该地物B区域内部选取20％的样本，获得该区域的散射熵H′、各向异性系数A′、散射角α′这三种特征，构成该地物B区域的特征集X
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