技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于轮廓波全卷积网络FCN‑条件随机场CRF的SAR图像分类方法，实现步骤为：(1)获得低频系数和高频系数；(2)构建特征矩阵；(3)归一化特征矩阵；(4)构建样本数据集；(5)选取样本；(6)构建全卷积网络FCN‑条件随机场CRF的分类模型；(7)设定分类模型各层的参数；(8)利用分类模型进行分类；(9)输出分类结果。本发明一方面引入了条件随机场CRF，且加入了非下采样轮廓波变换，考虑了SAR图像的方向信息和空间信息，增强了模型的泛化能力，使得在训练样本较少的情况下仍可以达到很高的分类精度。
技术研发人员：焦李成;屈嵘;孙莹莹;唐旭;杨淑媛;侯彪;马文萍;刘芳;尚荣华;张向荣;张丹;马晶晶
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2017.11.03
技术公布日：2018.04.20