資料介紹
傳統(tǒng)合成孔徑雷達(SAR)圖像基于粗分割像素塊提取相關特征,后接支持向量機(SVM)和馬爾可夫隨機場(MRF)或條件隨機場(CRF)進行分類,該方法存在同一像素塊內(nèi)部不同類別像素的誤差,而且只考慮鄰近區(qū)域未充分用到全局信息和結構信息。故考慮基于像素點引入全卷積網(wǎng)絡(FCN),以ESAR衛(wèi)星圖像為樣本,基于像素點級別構建卷積網(wǎng)絡進行訓練,得到各像素的初始類別分類概率。為了考慮全局像素類別的影響后接CRF-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡( CRF-RNN),利用FCN得到的初始概率,結合CRF結構得到全局像素類別轉移結果,之后進行RNN的迭代進一步優(yōu)化實驗結果。由于基于像素點和考慮了全局信息與結構信息,克服了傳統(tǒng)分類的部分缺點,使正確率較傳統(tǒng)SVM或CRF方法平均提高了約6.5個百分點。由于CRF-RNN的距離權重是用高斯核人為擬合的,不能隨實際訓練樣本來改變和確定,故存在一定誤差,針對該問題提出可訓練的全圖距離權重卷積網(wǎng)絡來改進CRF-RNN,最終實驗結果表明改進后方法的正確率較未改進的CRF-RNN又提高了1.04個百分點。
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