基于多极化特征和FCN-CRF融合网络的极化SAR影像目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于多极化特征和FCN‑CRF融合网络的极化SAR影像人造目标检测方法，主要解决现有技术对极化SAR人造目标检测精度低的问题，其方案是：输入待检测的极化SAR图像，对该极化SAR图像的极化相干矩阵T进行Lee滤波；对极化散射矩阵S进行Pauli分解，构成基于像素点的特征矩阵F1；对滤波后的相干矩阵T进行Yamaguchi分解，构成基于像素点的特征矩阵F2；本发明将基于多极化特征和FCN‑CRF的融合网络应用于极化SAR人造目标的检测上，提高了极化SAR图像人造目标的检测精度，可用于多目标的分类任务中。