High-Resolution SAR Image Classification via Deep Convolutional Autoencoders

Synthetic aperture radar (SAR) image classification is a hot topic in the interpretation of SAR images. However, the absence of effective feature representation and the presence of speckle noise in SAR images make classification difficult to handle. In order to overcome these problems, a deep convol...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE geoscience and remote sensing letters Ročník 12; číslo 11; s. 2351 - 2355
Hlavní autoři:	Geng, Jie, Fan, Jianchao, Wang, Hongyu, Ma, Xiaorui, Li, Baoming, Chen, Fuliang
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Piscataway IEEE 01.11.2015 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Accuracy Classification Deep convolutional autoencoders (DCAEs) Feature extraction Image classification Networks Noise Representations Speckle supervised classification Synthetic aperture radar synthetic aperture radar (SAR) image Texture Training Transformations Transforms supervised classification synthetic aperture radar (SAR) image Deep convolutional autoencoders (DCAEs)
ISSN:	1545-598X, 1558-0571
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!