基于深度学习的SAR图像目标识别算法
基于深度学习的SAR图像目标识别算法是指利用深度学习技术来识别合成孔径雷达（SAR）图像中的目标。该算法可以自动提取图像中的深层特征，提高目标识别的准确性。
1. 合成孔径雷达（SAR）图像的特点
合成孔径雷达（SAR）图像具有全天候、全天时的观测能力，以及穿透地表植被和云层的能力。该图像可以用于军事侦查和遥感领域。
2. 传统的SAR目标识别算法
传统的SAR目标识别算法需要人为设置分类特征，并且受到SAR图像所包含的噪声的影响，导致识别效果不佳。这些算法包括基于Ga-bor滤波器以及局部纹理特征的算法、基于多信息字典及稀疏表示的SAR图像识别方法等。
3. 基于深度学习的SAR图像目标识别算法
基于深度学习的SAR图像目标识别算法可以自动提取图像中的深层特征，提高目标识别的准确性。该算法使用改进的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），引入改进的线性修正单元作为激活函数，使用Dropout方法增强网络的泛化性，并使用Adam优化器更新模型参数。
4. 算法实现
该算法首先使用布斯沃特滤波算法对图像进行了滤波处理，减少相干噪声。然后，使用改进的卷积神经网络对图像进行分类。experimental results show that the algorithm can achieve an overall accuracy of 97.2% on the open data set MSATR.
5. 优点
基于深度学习的SAR图像目标识别算法具有以下优点：
* 自动提取图像中的深层特征
* 提高目标识别的准确性
* 提高泛化性
* 可以处理大量的SAR图像数据
6. 应用前景
基于深度学习的SAR图像目标识别算法可以应用于军事侦查、遥感、环境监测等领域，具有广泛的应用前景。
7. 结论
基于深度学习的SAR图像目标识别算法可以提高SAR图像目标识别的准确性和泛化性，具有重要的应用价值。
