基于多层深度特征融合的极化合成孔径雷达图像语义分割

• 作者: 李卫华 秦先祥 胡涛
• 来源期刊: 中国激光
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 多层深度特征融合 语义分割 条件随机场 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 遥感与传感器
• 页码范围: 244-250
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CJL201946.0210001

摘要

针对传统特征表征能力较弱的问题, 提出了一种基于多层深度特征融合的极化合成孔径雷达图像语义分割方法;利用经过预训练的VGG-Net-16模型提取表征能力更强的多层图像特征, 再将各层深度特征分别用于训练对应的条件随机场模型, 最后将多个条件随机场模型的输出结果进行融合, 实现了最终的图像语义分割.结果表明:与基于传统经典特征的方法相比, 所提方法取得了最高的总体分类精度, 说明所提方法采用的融合特征具有比传统特征更强的表征能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李卫华		37	195	8.0	12.0
2	秦先祥		20	22	3.0	4.0
3	胡涛		8	11	2.0	3.0