合成孔徑雷達作為一種重要的遙感對地觀測方式,同時具備了成像不受光照和氣候條件影響的優(yōu)點。隨著SAR成像技術(shù)的發(fā)展,空間分辨率不斷提高,給SAR圖像語義分割任務帶來挑戰(zhàn),使得適用于中低分辨率SAR圖像分割與分類的算法難以滿足高分辨率SAR圖像處理的應用需求。本文針對上述問題,在總結(jié)現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上,提出了一種適用于高分辨率SAR圖像的分割與分類方法。論文的主要工作和貢獻包括以下幾個方面:1.本文采用全卷積網(wǎng)絡(luò)-條件隨機場模型來實現(xiàn)高分辨SAR圖像語義分割任務。高分辨SAR圖像語義分割的任務是在已知少量數(shù)據(jù)類標的前提下,賦予圖像中的像素點一個語義類別標簽,鑒于高分辨SAR圖像信息量大,背景復雜的特點,該模型將全卷積網(wǎng)絡(luò)和條件隨機場融合成一個端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復合模型,提取了多種淺層和深層特征:全卷積網(wǎng)絡(luò)利用反卷積對每個像素產(chǎn)生一個預測,將任務提升到語義層次,條件隨機場提取了像素的特征信息,進一步利用其鄰域關(guān)系來獲取空間鄰域信息,能夠?qū)崿F(xiàn)較好的特征擬合效果。經(jīng)試驗證明,該方法選取5%的有類標樣本數(shù)據(jù)進行訓練,完成了基于高層語義信息的SAR圖像語義分割任務,且分割準確率均高于其他對比算法。2.在... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：122 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

Traustein數(shù)據(jù)集

Napoli1數(shù)據(jù)集

Napoli2數(shù)據(jù)集

【參考文獻】：
期刊論文
[1]環(huán)境一號C衛(wèi)星SAR圖像典型環(huán)境遙感應用初探[J]. 田維,徐旭,卞小林,柴勛,王世昂,宮華澤,熊文成,邵蕓.  雷達學報. 2014(03)
[2]一種基于馬爾可夫隨機場的SAR圖像分割新方法[J]. 侯一民,郭雷.  電子與信息學報. 2007(05)

碩士論文
[1]SAR圖像特征提取與分類方法的研究[D]. 郁錦錦.天津理工大學 2014
[2]SAR圖像變化檢測技術(shù)研究[D]. 張輝.電子科技大學 2008



本文編號：3395102