发明 基于多层黎曼稀疏网络的极化SAR图像分类方法 【特价】
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G06F17/16 G06F17/10 G06V10/764
摘要：本发明公开了一种基于多层黎曼稀疏网络的极化SAR图像分类方法，按照以下步骤实施：步骤1，输入并对待分类的极化SAR图像进行超像素分割；步骤2，提取平均协方差矩阵；步骤3，构建黎曼稀疏表示的字典；步骤4，建立极化SAR图像的黎曼稀疏表示模型，构造目标函数；步骤5，推导得到黎曼稀疏表示网络系数迭代公式；步骤6，构建多层黎曼稀疏网络；步骤7，求解目标函数的一阶导数，得到初值，并迭代求解网络系数；步骤8，计算超像素S估计值与超像素S矩阵特征之间的残差，并按残差分类。本发明的方法，减少斑点噪声对分类结果的影响，有效提高分类精度。
