- 专利标题: 基于曲线波滤波器和卷积结构学习的SAR图像分割方法
- 专利标题(英): Curvelet filter and convolutional structure learning-based SAR image segmentation method
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申请号: CN201611260213.3申请日: 2016-12-30
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公开(公告)号: CN106846322A公开(公告)日: 2017-06-13
- 发明人: 刘芳 , 李婷婷 , 刘思静 , 焦李成 , 郝红侠 , 陈璞华 , 马文萍 , 马晶晶
- 申请人: 西安电子科技大学
- 申请人地址: 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
- 专利权人: 西安电子科技大学
- 当前专利权人: 西安电子科技大学
- 当前专利权人地址: 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
- 代理机构: 陕西电子工业专利中心
- 代理商 田文英; 王品华
- 主分类号: G06T7/10
- IPC分类号: G06T7/10
摘要:
本发明公开了一种基于曲线波滤波器和卷积结构学习的SAR图像分割方法,主要解决现有技术分割SAR图像不准确的问题。其实现步骤是:(1)SAR图像素描化,得到素描图;(2)根据SAR图像的区域图,划分SAR图像的像素子空间;(3)构建曲线波滤波器集合;(4)构造卷积结构学习模型;(5)采用基于曲线波滤波器和卷积结构学习模型的SAR图像分割方法,分割混合聚集结构地物像素子空间;(6)基于素描线聚拢特征的独立目标分割;(7)基于视觉语义规则的线目标分割;(8)采用基于多项式逻辑回归先验模型对匀质区域像素子空间进行分割;(9)合并分割结果,得到SAR图像分割结果。本发明获得了SAR图像的良好分割效果,可用于SAR图像的语义分割。
公开/授权文献
- CN106846322B 基于曲线波滤波器和卷积结构学习的SAR图像分割方法 公开/授权日:2019-06-21