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公开(公告)号：CN105809649B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610121425.7
申请日：2016-03-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于变分多尺度分解的SAR图像与可见光图像融合方法，主要解决SAR图像与可见光图像融合时由于SAR图像斑点噪声的影响导致融合图像受噪声严重，损失重要几何结构与纹理信息的问题，其实现步骤是：1)输入SAR图像和可见光图像；2)对两幅输入图像进行变分多尺度分解，得到结构分量和纹理分量；3)采用基于曲线波变换的融合策略对两幅图像的结构分量进行融合；4)采用局部能量融合策略对两幅图像的纹理分量进行融合；5)将融合后的结构分量和纹理分量相加得到融合图像。本发明与现有技术相比，融合后的结构与细节信息更加清晰，有效抑制了斑点噪声对融合结果的影响，可用于图像增强处理，目标检测与识别。
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公开(公告)号：CN104899873B
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201510254252.1
申请日：2015-05-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于各项异性扩散空间的SAR图像显著性区域检测方法，主要解决斑点噪声下现有算法不能准确有效检测SAR图像显著性区域的问题。其实现步骤是：(1)通过不同尺度的检测窗口，计算像素点在不同尺度上的边缘强度及扩散系数；(2)利用不同尺度的行边缘参数矩阵和列边缘参数矩阵，构建不同尺度的尺度图及其对比图；(3)在不同尺度图及其对比图上构建对应尺度窗口，计算尺度显著性度量，并由此判断显著性，确定像素点的显著性度量和显著性尺度；(4)通过迭代得到稳定的显著性区域坐标及其区域范围。本发明减少了斑点噪声的影响，提高了检测准确性，能有效给出显著性区域的范围，可用于SAR图像目标检测和目标识别。
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公开(公告)号：CN104732552B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201510165617.3
申请日：2015-04-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于非平稳条件场的SAR图像分割方法，主要解决现有技术分割不准确的问题。其实现步骤是：1.输入SAR图像，初始化分割获得分割标记场；2.对SAR图像进行初始区域划分，采用稀疏描述算法获取初始区域之间的相关性测度；3.依据初始区域之间的相关性测度，构建每一像素点对应的非平稳邻域；4.将非平稳邻域引入到条件场模型中，构建非平稳邻域下的一元、二元势能函数；5.对一元、二元势能函数进行整合，构建非平稳条件场模型中的全局后验概率；6.对全局后验概率进行贝叶斯推导，获得最终分割结果。本发明提高了SAR图像同质区域的分割一致性及细节特征的分割精度，可用于SAR图像目标检测与识别。
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公开(公告)号：CN104899873A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510254252.1
申请日：2015-05-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10044
Abstract: 本发明公开了一种基于各项异性扩散空间的SAR图像显著性区域检测方法，主要解决斑点噪声下现有算法不能准确有效检测SAR图像显著性区域的问题。其实现步骤是：(1)通过不同尺度的检测窗口，计算像素点在不同尺度上的边缘强度及扩散系数；(2)利用不同尺度的行边缘参数矩阵和列边缘参数矩阵，构建不同尺度的尺度图及其对比图；(3)在不同尺度图及其对比图上构建对应尺度窗口，计算尺度显著性度量，并由此判断显著性，确定像素点的显著性度量和显著性尺度；(4)通过迭代得到稳定的显著性区域坐标及其区域范围。本发明减少了斑点噪声的影响，提高了检测准确性，能有效给出显著性区域的范围，可用于SAR图像目标检测和目标识别。
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公开(公告)号：CN104732552A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510165617.3
申请日：2015-04-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于非平稳条件场的SAR图像分割方法，主要解决现有技术分割不准确的问题。其实现步骤是：1.输入SAR图像，初始化分割获得分割标记场；2.对SAR图像进行初始区域划分，采用稀疏描述算法获取初始区域之间的相关性测度；3.依据初始区域之间的相关性测度，构建每一像素点对应的非平稳邻域；4.将非平稳邻域引入到条件场模型中，构建非平稳邻域下的一元、二元势能函数；5.对一元、二元势能函数进行整合，构建非平稳条件场模型中的全局后验概率；6.对全局后验概率进行贝叶斯推导，获得最终分割结果。本发明提高了SAR图像同质区域的分割一致性及细节特征的分割精度，可用于SAR图像目标检测与识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105787943B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201610118533.9
申请日：2016-03-03
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度图像块特征和稀疏表示的SAR图像配准方法，主要解决现有配准方法应用于SAR图像配准效果不佳的问题，其实现的步骤是：1)输入两幅SAR图像，任选一幅作为参考图像，将另一幅作为待配准图像；2)选取参考图像特征点；3)利用多尺度图像块特征构建参考图像和待配准图像的特征点描述符；4)建立参考图像和待配准图像间的匹配点对；5)去除匹配点对中异常点；6)根据最终得到的匹配点对，建立仿射变换模型，采用最小二乘法获得几何形变参数，得到配准结果。本发明与现有技术相比，增强了对斑点噪声的鲁棒性，提高了匹配点对的准确性以及配准精度，可用于图像融合和变化检测。
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公开(公告)号：CN105787943A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610118533.9
申请日：2016-03-03
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06T3/0075 , G06T2207/10044 , G06T2207/20064
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度图像块特征和稀疏表示的SAR图像配准方法，主要解决现有配准方法应用于SAR图像配准效果不佳的问题，其实现的步骤是：1)输入两幅SAR图像，任选一幅作为参考图像，将另一幅作为待配准图像；2)选取参考图像特征点；3)利用多尺度图像块特征构建参考图像和待配准图像的特征点描述符；4)建立参考图像和待配准图像间的匹配点对；5)去除匹配点对中异常点；6)根据最终得到的匹配点对，建立仿射变换模型，采用最小二乘法获得几何形变参数，得到配准结果。本发明与现有技术相比，增强了对斑点噪声的鲁棒性，提高了匹配点对的准确性以及配准精度，可用于图像融合和变化检测。
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公开(公告)号：CN103914847B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201410143117.5
申请日：2014-04-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相位一致性和SIFT的SAR图像配准方法，主要解决了传统SIFT方法应用于合成孔径雷达SAR图像配准失效或精度较低的问题，本发明实现的步骤是：(1)输入两幅图像；(2)提取SIFT特征；(3)筛选特征点；(4)滤除错误匹配点对；(5)获得几何形变参数；(6)得到配准结果。本发明与现有技术相比，改善了对错误匹配点的滤除能力，增强了对噪声的鲁棒性，从而提高了实测合成孔径雷达SAR图像配准的精度。
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公开(公告)号：CN103606164B
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201310647726.X
申请日：2013-12-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于高维三重马尔可夫场的SAR图像分割方法，主要解决现有技术中分割区域一致性不足的问题，其实现步骤是：(1)输入SAR图像，并对其初始化分割获得分割标记场；(2)通过自协方差运算，建立附加标记场；(3)计算像素点分割标记可靠性参数；(4)计算像素点与其高维邻域内像素点的起伏相似性参数；(5)构建高维邻域下分割标记场、附加标记场以及SAR图像三者的联合分布概率；(6)基于联合分布概率，构建后验边缘概率分割模型；(7)最大化后验边缘概率更新分割标记场和附加标记场，获得最终分割结果。本发明提高了同质区域的分割一致性及异质区域的分割精度，可用于SAR图像目标检测与识别。
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公开(公告)号：CN104732546A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510155396.1
申请日：2015-04-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种区域相似性和局部空间约束的非刚性SAR图像配准方法，主要解决现有刚性配准方法应用于大幅SAR图像配准效果不佳的问题，其实现的步骤是：1.输入两幅SAR图像；2.提取输入图像的特征点，计算局部特征描述符相似性；3.构建特征点背景区域相似性；4.构建特征点局部空间约束条件；5.根据步骤2、3和4构建匹配代价函数；6.利用概率松弛算法对匹配代价函数进行迭代优化，得到最佳匹配点；7.根据最佳匹配点，获得几何形变参数，得到配准结果。本发明与现有技术相比，增强了对斑点噪声和特征异常点的鲁棒性，提高了模拟非刚性形变的能力，提高了大幅实测SAR图像配准效果，可用于图像融合和变化检测。
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