王洪玉
个人信息Personal Information
教授
博士生导师
硕士生导师
性别:男
毕业院校:天津大学
学位:博士
所在单位:信息与通信工程学院
学科:通信与信息系统. 信号与信息处理
办公地点:大连理工大学创新园大厦B510
联系方式:电子邮箱:whyu@dlut.edu.cn 办公电话:0411-84707675 移动电话:13842827170
电子邮箱:whyu@dlut.edu.cn
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基于深度协同稀疏编码网络的海洋浮筏SAR图像目标识别
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论文类型:期刊论文
发表时间:2016-04-15
发表刊物:自动化学报
收录刊物:EI、PKU、ISTIC、CSCD
卷号:42
期号:4
页面范围:593-604
ISSN号:0254-4156
关键字:合成孔径雷达;深度学习;稀疏自动编码器;浮筏养殖;目标识别
摘要:浮筏养殖广泛存在于我国近海海域,可见光遥感图像无法完全准确地获取养殖目标,而基于主动成像的合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)遥感图像能够得到养殖目标,因此采用SAR 图像进行海洋浮筏养殖目标识别。然而,海洋遥感SAR 图像包含大量相干斑噪声,并且SAR 图像特征单一,使得目标识别难度较大。为解决这些问题,提出一种深度协同稀疏编码网络(Deep collaborative sparse coding network, DCSCN)进行海洋浮筏识别。本文方法对预处理后的图像先提取纹理特征和轮廓特征,再进行超像素分割并将同一个超像素块特征组输入该网络进行协同表示,最后得到有效特征并分类识别。通过人工SAR 图像和北戴河海域浮筏养殖SAR 图像的实验验证所提模型的有效性。该网络不仅具有优异的特征表示能力,能够获得更适合分类器的特征,而且通过近邻协同约束,有效抑制相干斑噪声影响,所以提高了SAR图像目标识别精度。