基于结构学习和素描特性推理网络的SAR图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于结构学习和素描特性推理网络的SAR图像分割方法，主要解决现有技术分割SAR图像不准确的问题。其实现步骤是：1.根据SAR图像的素描模型，提取素描图；2.根据SAR图像的素描图，得到区域图，并将区域图映射到SAR图像中，得到SAR图像的混合像素子空间、结构像素子空间和匀质像素子空间；3.对混合像素子空间进行特征学习；4.构造素描特性推理网络并对混合像素子空间进行分割；5.对结构像素子空间和匀质像素子空间依次进行相应的分割；6.合并各个像素空间的分割结果，得到最终分割结果。本发明提高了SAR图像分割的准确性，可用于合成孔径雷达SAR图像的目标检测与识别。