基于特征显著性的散射中心自适应去冗方法、装置和设备

本申请涉及一种基于特征显著性的散射中心自适应去冗方法、装置和设备。所述方法包括：通过目标识别卷积神经网络提取ISAR目标图像的多层特征图，并计算各层特征图的对于目标识别卷积神经网络预测分类结果的贡献得分，将各层特征图的贡献得分作为权重，对各层特征图进行逐点相乘得到类激活热力图，通过定标方法将类激活热力图和ISAR目标图像中的目标原始模型进行精确匹配，基于匹配后的类激活热力图，计算各散射中心的特征显著性值，根据各散射中心的特征显著性值，动态选择具有显著性特征的散射中心，以实现散射中心自适应去冗。采用本方法可对ISAR图像中的散射中心进行高效去冗余，并确保去冗后的图像保留关键特征信息。