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公开(公告)号：CN102663740B
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201210078273.9
申请日：2012-03-22
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种基于图切的SAR图像变化检测方法，主要解决现有技术中检测精度低的问题。其实现过程是：将变化前后的SAR图像用图切的方法进行分块预处理；然后用分块后的变化前后的SAR图像，分别构造变化前邻接图和变化后邻接图；连接两个邻接图的对应顶点，将两个邻接图融合得到变化前后SAR图像的二维图；最后用NJW谱聚类的方法对二维图进行切割，得到变化后图像各块的标签，将变化后图像中表示了变化区域的一类数据块提取出来，得到最终的变化检测结果图。本发明避免了已有技术中构造差异图对图像进行降唯，所造成的信息丢失和累积误差，提高了变化检测的检测精度。
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公开(公告)号：CN102867307A
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201210333131.2
申请日：2012-09-10
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种基于特征向量集成谱聚类的SAR图像分割方法，主要解决现有谱聚类方法用于SAR图像分割时出现的准确率低和尺度参数敏感差的问题。其实现过程是：(1)对输入SAR图像进行3层小波变换，提取小波特征；(2)设定尺度参数σ的范围为0.1到1，设定集成特征个数为m；(3)在尺度参数σ中随机选取m个尺度参数，并用逼近计算出m个相似性矩阵W1,W2,...,Wm；(4)根据m个相似性矩阵W1,W2，...,Wm计算出拉普拉斯矩阵L1,L2，...,Lm，并分别进行非负矩阵分解得到特征向量矩阵V1,V2，...,Vm；(5)集成特征向量V1,V2,...,Vm，得到新特征向量U；(6)规范化特征向量矩阵U得到Y，并对Y进行K_means聚类，输出SAR图像的最终分割结果。本发明具有分割结果准确率高和尺度参数不敏感的优点，可用于SAR图像目标检测和目标分割与识别。
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公开(公告)号：CN102663684A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210071246.9
申请日：2012-03-17
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种基于高斯混合模型参数块迁移聚类的SAR图像分割方法，主要解决现有技术分割结果不稳定、精度和区域一致性不理想的问题。其实现过程是：1)输入图像，确定分割类数；2)提取特征；3)用Normalized Cut算法对待分割的SAR图像进行预分割；4)根据块大小排序选择源域和目标域；5)用EM算法对源域进行参数估计；6)对样本、源域和目标域分别求平均得到新样本、新源域和新目标域；7)根据K近邻法把源域参数直接迁移至新目标域；8)把迁移过来的参数当做基于GMM的EM算法的初始参数，对新样本进行EM聚类得到图像最终分割结果。本发明具有分割速度快、效果稳定良好、区域一致性好的优点，可用于雷达目标检测和识别。
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公开(公告)号：CN102346851A
公开(公告)日：2012-02-08
申请号：CN201110346346.3
申请日：2011-11-04
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于NJW谱聚类标记的图像分割方法，主要解决谱聚类方法稳定性差的问题。其实现过程是：(1)对待分割图像提取灰度共生特征，并进行归一化处理以去除数据间量级影响；(2)用k-means算法将特征数据聚为m类，并以与聚类中心最近邻的特征数据作为采样点，得采样子集S；(3)利用NJW谱聚类算法，对采样子集S进行聚类，得到采样子集S的标签；(4)对采样子集S进行学习，训练一个支撑矢量机SVM分类器；(5)用所得的SVM分类器对所有特征数据进行测试，得到最终的图像分割结果。本发明与现有的技术相比图像分割结果稳定、准确度高，可用于目标检测和目标识别。
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公开(公告)号：CN102360497B
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201110319066.3
申请日：2011-10-19
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种并行免疫克隆聚类的SAR图像分割技术方法，主要解决现有聚类技术在解决大规模SAR图像分割时速度慢、分割效果不理想问题。其实现过程是：1)对待分割的SAR图像提取特征得到输入数据样本；2)配置MATLAB并行计算环境；3)在并行计算环境中将数据样本向各个处理器进行并行任务划分；4)对各个处理器上的分块数据免疫克隆优化并迁移，得到聚类中心和相应聚类标签；5)将聚类标签与SAR图像像素点一一对应，得到分割结果。本发明能够有效克服现有聚类技术在运算量和存储空间上的瓶颈问题，对大规模SAR图像分割效果显著，适用于SAR图像目标检测和目标识别。
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公开(公告)号：CN103020979A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201310007852.9
申请日：2013-01-09
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种稀疏遗传聚类的图像分割方法，主要解决现有技术搜索最优解速度慢，耗费时间长的问题。其实现步骤是：1)对待分割的纹理图像或雷达图像提取特征向量；2)用KSVD算法对提取的特征向量进行数据的稀疏表示；3)从稀疏表示后的数据中抽取样本，进行染色体种群的初始化并对其编码；4)对染色体种群设计交叉操作，变异操作和选择操作；5)计算染色体种群和经遗传算子操作后是染色体种群的适应度值并进行比较，选取适应度值大的染色体构成优异的染色体种群；6)根据优异的染色体种群中的最优解输出分割图像结果。本发明相比现有技术具有搜索启发信息好，时间复杂度低，图像分割结果有明显提高的优点，可用于图像的目标检测和目标识别。
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公开(公告)号：CN102663740A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210078273.9
申请日：2012-03-22
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种基于图切的SAR图像变化检测方法，主要解决现有技术中检测精度低的问题。其实现过程是：将变化前后的SAR图像用图切的方法进行分块预处理；然后用分块后的变化前后的SAR图像，分别构造变化前邻接图和变化后邻接图；连接两个邻接图的对应顶点，将两个邻接图融合得到变化前后SAR图像的二维图；最后用NJW谱聚类的方法对二维图进行切割，得到变化后图像各块的标签，将变化后图像中表示了变化区域的一类数据块提取出来，得到最终的变化检测结果图。本发明避免了已有技术中构造差异图对图像进行降唯，所造成的信息丢失和累积误差，提高了变化检测的检测精度。
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公开(公告)号：CN102622756B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201210066951.X
申请日：2012-03-14
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于全变分谱聚类的SAR图像分割方法，主要解决现有谱聚类方法用于SAR图像分割时出现的准确率低和区域一致性差的问题。其实现过程是：(1)对输入SAR图像进行全变分图像分解；(2)对SAR图像的结构部分提取灰度特征G；(3)对SAR图像的纹理部分提取小波特征T；(4)用灰度特征G和小波特征T计算总样本集S中任意两点i和j间的相似性Wij；(5)用从总样本集S中选取的采样样本集Sm根据逼近的方法，通过采样样本集Sm来逼近总样本集S谱映射后的特征向量空间，并取前k个最大特征值所对应的特征向量作为降维特征矩阵Y；(6)对降维特征向量矩阵Y进行k-means聚类，输出SAR图像的最终分割结果。本发明具有分割结果准确率高和区域一致性好的优点，可用于SAR图像目标检测和目标分割与识别。
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公开(公告)号：CN102360497A
公开(公告)日：2012-02-22
申请号：CN201110319066.3
申请日：2011-10-19
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种并行免疫克隆聚类的SAR图像分割技术方法，主要解决现有聚类技术在解决大规模SAR图像分割时速度慢、分割效果不理想问题。其实现过程是：1)对待分割的SAR图像提取特征得到输入数据样本；2)配置MATLAB并行计算环境；3)在并行计算环境中将数据样本向各个处理器进行并行任务划分；4)对各个处理器上的分块数据免疫克隆优化并迁移，得到聚类中心和相应聚类标签；5)将聚类标签与SAR图像像素点一一对应，得到分割结果。本发明能够有效克服现有聚类技术在运算量和存储空间上的瓶颈问题，对大规模SAR图像分割效果显著，适用于SAR图像目标检测和目标识别。
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公开(公告)号：CN103020979B
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201310007852.9
申请日：2013-01-09
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种稀疏遗传聚类的图像分割方法，主要解决现有技术搜索最优解速度慢，耗费时间长的问题。其实现步骤是：1)对待分割的纹理图像或雷达图像提取特征向量；2)用KSVD算法对提取的特征向量进行数据的稀疏表示；3)从稀疏表示后的数据中抽取样本，进行染色体种群的初始化并对其编码；4)对染色体种群设计交叉操作，变异操作和选择操作；5)计算染色体种群和经遗传算子操作后是染色体种群的适应度值并进行比较，选取适应度值大的染色体构成优异的染色体种群；6)根据优异的染色体种群中的最优解输出分割图像结果。本发明相比现有技术具有搜索启发信息好，时间复杂度低，图像分割结果有明显提高的优点，可用于图像的目标检测和目标识别。
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