应用于SAR图像自动目标识别,具有很高的目标识别效率,可以供相关领域的童鞋参考学习
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基于卷积神经网络端到端的SAR图像自动目标识别源码。 端到端的SAR自动目标识别:首先从复杂场景中检测出潜在目标,提取包含潜在目标的图像切片,然后将包含目标的图像切片送入分类器,识别出目标类型。 目标检测可以用经典的恒虚警率(CFAR),为了展现全卷积网络对于目标检测仍有良好的效果,选择采用两级全卷积网络,第一级用于目标检测,第二级用于目标分类。 采用MSTAR大场景数据集,尺寸为1476×1784,如下图所示: 由于大场景数据不包含目标图像,所以将许多大小为88×88像素的目标嵌入场景中,因为目标和场景都是同一个机载SAR系统获取的,标准工作条件(SOC)下的SAR图像,成像分辨率都是0.3m,所以可以手动添加目标到大幅场景中,目标切片和添加后的大场景如下图所示:
基于MSTAR数据库中的目标自动识别 有完整的程序 附实验报告
2019-12-21 19:43:47 34.25MB SAR 目标识别 自动 MSATAR
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