专利名称：基于卷积神经网络的合成孔径聚焦成像深度评估方
法
专利类型：发明专利
发明人：裴炤,张艳宁,沈乐棋,马苗,郭敏申请号：CN201810139139.2申请日：20180211公开号：CN108427961A公开日：20180821
摘要：一种基于卷积神经网络的合成孔径聚焦成像深度评估方法，由构建多层卷积神经网络、采集并生成合成孔径图像、对合成孔径图像进行分类、训练构建的卷积神经网络、判断合成孔径图像聚焦程度步骤组成。本发明以单张合成孔径图像作为输入，采用了卷积神经网络深度学习工具，提取合成孔径图像中的聚焦特征，对于聚焦部分面积较小的合成孔径图像有较高的判断准确率，与现有的方法相比，本发明有效地降低了计算的复杂度，缩短了计算时间，提高了判断的准确率，增强了可扩展性，可用于合成孔径图像的自动聚焦。
申请人：陕西师范大学
地址：710062 陕西省西安市长安南路199号
国籍：CN
代理机构：西安永生专利代理有限责任公司
代理人：申忠才
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