基于梯度特征预筛选的大尺度SAR图像智能解译方法

本发明提供一种基于梯度特征预筛选的大尺度SAR图像智能解译方法，包括对获取的SAR图像进行极值截断处理，得到目标图像；统计目标图像的像素值直方图，对像素值直方图进行拟合，得到峰值像素值；根据峰值像素值，拉伸目标图像，得到标准化图像；对标准化图像进行滑窗划分，生成多个图像块；确定各图像块的梯度特征，筛选出梯度特征满足预设条件的有效图像块；对有效图像块进行解译，得到各局部解译结果；根据各局部解译结果的空间位置，融合所有局部解译结果，得到全图解译结果，可显著减少需要进行深度学习推理的图像块数量，从而大幅提高解译效率，通过对目标图像进行基于峰值像素值的动态拉伸，能够更好地调整图像的对比度。