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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于跨域特征融合的无监督域适应极化SAR地物分类方法，属于图像处理技术领域，包括：获取待处理的极化SAR图像，并对其进行极化相干分解，得到该极化SAR图像的极化分解特征；将极化SAR图像的极化分解特征输入预先训练好的地物分类模型，使地物分类模型基于极化SAR图像的极化分解特征以及地物分类模型在训练过程中获得的源域样本的第一极化分解特征，分别进行目标域及源域的域内特征融合，进一步对得到的目标域融合特征及源域融合特征进行域间特征对齐，得到最终的融合特征后，基于最终的融合特征输出地物分类结果。本发明在保证分类精度的同时，解决了标签移位的问题。
主权项：1.一种基于跨域特征融合的无监督域适应极化SAR地物分类方法，其特征在于，包括：获取待处理的极化SAR图像，并对其进行极化相干分解，得到该极化SAR图像的极化分解特征；将所述极化SAR图像的极化分解特征输入预先训练好的地物分类模型，使所述地物分类模型基于极化SAR图像的极化分解特征以及所述地物分类模型在训练过程中获得的源域样本的第一极化分解特征，分别进行目标域及源域的域内特征融合，进一步对得到的目标域融合特征及源域融合特征进行域间特征对齐，得到最终的融合特征后，基于最终的融合特征输出地物分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于跨域特征融合的无监督域适应极化SAR地物分类方法
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