一种基于全卷积神经网络的端到端极化SAR图像超像素分割方法、系统、设备及介质

一种基于全卷积神经网络的端到端极化SAR图像超像素分割方法、系统、设备及介质，方法为：包含极化特征与位置信息的输入；构建基于全卷积神经网络的极化SAR图像的超像素分割模型，输出超像素分割结果；训练超像素分割模型；将处理后且关联位置信息的极化特征输入训练好的超像素分割模型，得到超像素分割结果，并将超像素分割结果处理后作为极化SAR图像分类模型的输入，训练极化SAR图像分类模型；利用训练好的极化SAR图像分类模型对极化SAR图像进行分类，得到结合超像素分割的极化SAR图像分类结果；系统、设备及介质用于实现该方法；本发明具有无需传统的聚类方法快速生成高质量的超像素分割结果、易于与后续极化SAR图像分类深度学习模型进行结合的优点。