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公开(公告)号：CN112561901B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202011540787.2
申请日：2020-12-23
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于有噪谱平稳的SAR图像显著区域检测方法，所述方法如下：步骤一：输入标准图像格式的高分辨率SAR图像；步骤二：计算有噪估计条件下局部图像谱平稳特征，最终生成与图像等大小的有噪估计谱平稳特征图；步骤三：使用误差为e的数据格式无关p‑tile分割法处理有噪估计谱平稳特征图，取分割前景部分为疑似显著区域；步骤四：获取疑似显著区域的连通域结果，利用尺度滤波滤除像素数少于c的连通域图块，余下部分作为高分辨率SAR图像显著区域输出。本发明具有较好的性能与效率，能够适用于任意格式数据，具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN109946698B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201910301212.6
申请日：2019-04-15
申请人： 北京市遥感信息研究所 , 哈尔滨工业大学
摘要： 本发明公开了一种极化合成孔径雷达典型目标特征库的构建方法，包括：从极化合成孔径雷达数据图像中获取已知目标的类别以及坐标，生成索引；提取极化合成孔径雷达数据特征；根据索引，将极化合成孔径雷达数据特征中属于目标的部分提取出来，结合图像目标说明信息，形成目标特征集合；将目标特征集合按照极化合成孔径雷达典型目标特征库的数据结构进行存储，生成极化合成孔径雷达典型目标特征库。基于上述构建方法，本发明还公开了一种极化合成孔径雷达典型目标特征库、构建装置及存储介质。本发明解决了数据获取能力极大提高的条件下，极化合成孔径雷达典型目标特征库的高效构建问题，且构建出的目标特征库具有较强的目标描述能力。
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公开(公告)号：CN109946698A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910301212.6
申请日：2019-04-15
申请人： 北京市遥感信息研究所 , 哈尔滨工业大学
摘要： 本发明公开了一种极化合成孔径雷达典型目标特征库的构建方法，包括：从极化合成孔径雷达数据图像中获取已知目标的类别以及坐标，生成索引；提取极化合成孔径雷达数据特征；根据索引，将极化合成孔径雷达数据特征中属于目标的部分提取出来，结合图像目标说明信息，形成目标特征集合；将目标特征集合按照极化合成孔径雷达典型目标特征库的数据结构进行存储，生成极化合成孔径雷达典型目标特征库。基于上述构建方法，本发明还公开了一种极化合成孔径雷达典型目标特征库、构建装置及存储介质。本发明解决了数据获取能力极大提高的条件下，极化合成孔径雷达典型目标特征库的高效构建问题，且构建出的目标特征库具有较强的目标描述能力。
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公开(公告)号：CN112561901A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011540787.2
申请日：2020-12-23
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于有噪谱平稳的SAR图像显著区域检测方法，所述方法如下：步骤一：输入标准图像格式的高分辨率SAR图像；步骤二：计算有噪估计条件下局部图像谱平稳特征，最终生成与图像等大小的有噪估计谱平稳特征图；步骤三：使用误差为e的数据格式无关p‑tile分割法处理有噪估计谱平稳特征图，取分割前景部分为疑似显著区域；步骤四：获取疑似显著区域的连通域结果，利用尺度滤波滤除像素数少于c的连通域图块，余下部分作为高分辨率SAR图像显著区域输出。本发明具有较好的性能与效率，能够适用于任意格式数据，具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN112528943A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011540816.5
申请日：2020-12-23
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于熵调制SLIC的SAR图像海洋目标检测方法，所述方法步骤如下：步骤一：输入原始SAR图像进行灰度校正和数据动态范围压缩；步骤二：设置聚类中心空间间距，并初始化聚类中心；步骤三：重新优化聚类中心；步骤四：计算每个像素点与当前聚类中心的熵调制相似度ES；步骤五：计算聚类中心更新差e；步骤六：判断e是否小于设定值，或聚类中心更新次数是否大于设定值n；步骤七：统计每个超像素的强度均值，获得SAR图像海洋目标检测结果。相比于现有SAR海洋目标检测方法，本发明的方法保留了经典SLIC算法鲁棒、稳定的优点，易于满足SAR遥感图像的实际应用条件，具有较高的实用价值。
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