欢迎来到优发表,发表咨询:400-888-9411 订阅咨询:400-888-1571股权代码(211862)

SCI投稿辅导 SCI发表咨询

基于深度卷积神经网络的图上半监督极化SAR图像分类算法

作者:魏志强; 毕海霞; 刘霞 西安电子工程研究所; 陕西西安710100; 西安交通大学电子与信息工程学院; 陕西西安710049; 西安理工大学应用数学系; 陕西西安713300

摘要:为实现在只有少量标记数据情况下的高质量的图像分类,本文提出了一种基于深度卷积神经网络的图上半监督极化SAR图像分类算法.该算法将极化SAR图像建模为无向图,并基于该无向图,定义了包含半监督项,卷积神经网络项和类标光滑项的能量函数.算法所采用的卷积神经网络提取抽象的数据驱动的极化特征.半监督项约束了有标记像素的类标在分类过程中保持不变.类标光滑项约束了像素间类标的光滑性.基于对PauliRGB图像进行超像素分割而产生的初始化类标图,交替迭代优化所定义的能量函数直至其收敛.在两幅真实极化SAR图像上的实验结果表明,该算法达到了优异的分类效果,其性能优于当前已有算法.

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

电子学报

北大期刊 下单

国际刊号:0372-2112

国内刊号:11-2087/TN

杂志详情
相关热门期刊

服务介绍LITERATURE

正规发表流程 加急见刊

多年专注期刊服务,熟悉发表政策,投稿全程指导。因为专注所以专业。

保障正刊 双刊号

推荐期刊保障正刊,评职认可,企业资质合规可查。

用户信息严格保密

诚信服务,签订协议,严格保密用户信息,提供正规票据。

不成功可退款

如果发表不成功可退款或转刊。资金受第三方支付宝监管,安全放心。