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基于改进协同训练的半监督PolSAR图像分类
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上传时间: 2021-03-07
详细说明：为了获得极化合成Kong径雷达（PolSAR）图像的良好分类性能，需要许多标记的样本进行训练。 然而，在实践中获得标记的样品是困难，昂贵和费时的。 另一方面，未标记的样品比标记的样品便宜得多，数量也很多。 为了解决这个问题，提出了半监督学习技术。 本文提出了一种基于改进的协同训练过程的半监督算法，用于PolSAR图像分类。 首先，我们提出了一种间接分析策略，以分析两种不同观点的共同训练的充分性和独立性。 然后，提出了一种采用新的样本选择策略的改进的协同训练过程，该方法可以有效地利用未标记的样本来提高分类性能，尤其是在标记的样本有限的情况下。 最后，提出了一种基于相似性原理和超像素算法的后处理新方法，以提高分类的一致性。 在三幅真实的PolSAR图像上的实验结果表明，本文提出的方法是一种有效的分类方法，优于其他传统方法。
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