【摘 要】
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合成孔径雷达（SAR）是一种微波遥感成像系统,其可以采集到分辨率较高、全天时的图像,在灾害监测、环境监测、地质勘测和军事等方面具有十分显著的应用效果,可以发挥其他遥感手段难以发挥的作用。由于深度学习发展的壮大,越来越多的基于卷积神经网络的方法被用在SAR图像自动目标识别上（Auto Target Recognition,ATR）。目前SAR图像识别还存在着许多的挑战,如SAR图像成像机制复杂、成像
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合成孔径雷达（SAR）是一种微波遥感成像系统,其可以采集到分辨率较高、全天时的图像,在灾害监测、环境监测、地质勘测和军事等方面具有十分显著的应用效果,可以发挥其他遥感手段难以发挥的作用。由于深度学习发展的壮大,越来越多的基于卷积神经网络的方法被用在SAR图像自动目标识别上（Auto Target Recognition,ATR）。目前SAR图像识别还存在着许多的挑战,如SAR图像成像机制复杂、成像结果难解读、图像中的斑点噪声、用于训练的标注数据集稀缺等问题。本文主要研究工作和创新成果如下:（1）提出了基于注意力的胶囊网络的SAR图像分类算法。该注意力胶囊网络模型由通道注意力、空间注意力、卷积层、初级胶囊层、SAR胶囊层以及重构网络模块组成。首先,经过预处理的SAR图像通过卷积层,提取初级特征;然后进入到通道注意力模块和空间注意力模块提取更准确、更具判别性的高级特征,并输入到初级胶囊层;接着经过动态路由输入到SAR胶囊层,从而获得SAR图像中不同实体之间的位置和空间关系,最后通过重构网络模块重构SAR图像,并与SAR图像原图参与损失计算。该方法在经典的SAR图像分类数据集MSTAR上达到较好的效果。（2）提出了小样本下基于密集胶囊网络的SAR图像分类算法。针对SAR图像标注数据集样本短缺问题,提出了密集胶囊网络模型,该模型由三个密集初级胶囊模块、SAR胶囊层和重构网络模块组成。过三个密集胶囊层提取SAR图像中来自不同层级的深层位置和空间特征,然后将提取到的不同层级的特征进行特征融合,再通过动态路由输入到SAR胶囊层中进行分类,最后通过重构层重构SAR图像,并与SAR图像原图参与损失计算。经过实验验证,该方法所提的网络模型结构不仅在数据集全训练样本参与训练情况下达到了比较好的分类效果,且在小训练样本以及极端少量训练样本的情况下,依然表现出了不俗的分类能力。第一种方法主要针对提取判别性、鲁棒性的SAR图像特征,以达到提高分类准确率的效果。第二种方法则主要关注小样本下的SAR图像分类问题,网络需要提取更深的、更多层级的图像特征,因此第二种方法的网络结构模型深度更加的深,宽度也更宽,以此来提高小训练样本下的SAR图像分类准确率。
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