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摘要：本发明公开了一种基于伪SAR舰船自适应目标分类方法、系统、存储介质及计算机程序产品，属于人工智能与合成孔径雷达目标分类技术领域，解决SAR舰船目标分类过程中，常见分类网络在小样本SAR图像上表现不佳的问题。本发明包括对真实高分辨率SAR数据集和对应生成的低分辨率SAR数据集中的SAR舰船图像进行预处理；构建连接SRGAN特征编码器和特征解码器的嵌套残差连接模块并与鉴别器构成RIR‑GAN网络通过预处理得到SAR舰船图像进行训练，并利用训练好的RIR‑GAN网络生成待转换的低分辨率SAR舰船图像的伪高分辨率SAR图像输入构建的卷积密集连接网络SD‑Net进行特征提取，进行伪高分辨率SAR图像中的伪SAR舰船自适应目标分类。本发明用于图像超分辨率重建和SAR舰船目标分类。
主权项：1.一种基于伪SAR舰船自适应目标分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对目标域高分辨率SAR数据集中的SAR舰船图像和对应目标域高分辨率SAR数据集生成的源域低分辨率SAR数据集中的SAR舰船图像进行预处理；S2、基于SRGAN特征编码器和特征解码器构建连接特征编码器和特征解码器的嵌套残差连接模块，得到嵌套残差连接生成器网络模型，并与鉴别器构成RIR-GAN网络；S3、将预处理得到的源域低分辨率SAR数据集中的SAR舰船图像、目标域高分辨率SAR数据集中的SAR舰船图像同时输入RIR-GAN网络进行训练，并利用训练好的RIR-GAN网络生成待转换的低分辨率SAR舰船图像的伪高分辨率SAR图像；S4、构建卷积密集连接网络SD-Net对伪高分辨率SAR图像进行特征提取，得到一个一维特征向量，通过计算该一维向量与不同分类的舰船查询集的原型表示间的距离进行伪高分辨率SAR图像中的伪SAR舰船自适应目标分类。
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百度查询： 西南交通大学 基于伪SAR舰船自适应目标分类方法、系统、存储介质及计算机程序产品
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