专利名称：基于双通道编码网络和条件随机场的遥感图像分类方法      申请号：2022110502422     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感技术 卫星图像 地面检测 军事侦查   相似专利 发布日：2025/01/03  
摘要： 本发明公开一种基于双通道编码网络和条件随机场的遥感图像分类方法，步骤包括：首先对PolSAR图像预处理后，使用目标分解方法提取PolSAR图像的多特征；利用双通道编码的FCN网络分别训练原始数据和多特征并进行特征融合并得到初始分类结果；接着构建CRF的能量函数，初始分类结果作为其输入，充分考虑PolSAR图像的全局结构信息，对边缘细节分割进行改善，此外，为了防止区域过于平滑，添加了边界惩罚函数进行约束，有效克服了PolSAR图像中像素之间缺乏互联性的问题。最终使得PolSAR分类结果能够显示出良好的空间一致性和图像边缘精细结构的完整性。

专利名称：基于多层黎曼稀疏网络的极化SAR图像分类方法      申请号：202310667941X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感技术 卫星图像 地面检测 国防建设   相似专利 发布日：2025/01/03  
摘要： 本发明公开了一种基于多层黎曼稀疏网络的极化SAR图像分类方法，按照以下步骤实施：步骤1，输入并对待分类的极化SAR图像进行超像素分割；步骤2，提取平均协方差矩阵；步骤3，构建黎曼稀疏表示的字典；步骤4，建立极化SAR图像的黎曼稀疏表示模型，构造目标函数；步骤5，推导得到黎曼稀疏表示网络系数迭代公式；步骤6，构建多层黎曼稀疏网络；步骤7，求解目标函数的一阶导数，得到初值，并迭代求解网络系数；步骤8，计算超像素S估计值与超像素S矩阵特征之间的残差，并按残差分类。本发明的方法，减少斑点噪声对分类结果的影响，有效提高分类精度。

专利名称：基于超像素和主题模型的极化SAR图像分类方法      申请号：2017106670496     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感技术 卫星图像 地面检测 国防建设   相似专利 发布日：2025/01/03  
摘要： 基于超像素和主题模型的极化SAR图像分类方法，输入待分类的极化SAR图像，并对其进行精致Lee滤波处理；使用均匀采样的方式对步骤1处理后的图像进行样本点采集，得到样本点集合；对样本点集合提取三种类型的特征，并分别进行归一化，得到特征集合F1、F2、F3；对特征集合F1、F2、F3分别进行聚类，形成视觉字典V1、V2、V3，并合并为多特征视觉字典V；在步骤1处理后的图像的基础上进行过分割，得到若干个超像素，根据字典V对每个超像素进行稀疏编码；使用主题模型对超像素的稀疏编码进行特征学习，并用SVM分类法分类，得到最终分类结果，能够有效表示极化SAR图像的异质区域。

专利名称：极化SAR图像的素描图提取方法      申请号：2017106794376     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感技术 卫星图像 地面检测 国防建设   相似专利 发布日：2025/01/03  
摘要： 极化SAR图像的素描图提取方法，包括以下步骤：输入待分类的极化SAR图像，对其进行精致Lee滤波处理；构建加权边线滤波器，对步骤1处理后的图像进行恒虚警边线检测，得到极化能量图；构建加权梯度滤波器，对步骤1处理后的图像进行梯度边线检测，得到梯度能量图；对极化能量图和梯度能量图分别进行小波变换，对小波变换得到的高频和低频子带分别构造不同策略进行融合；融合极化能量图和梯度能量图，并对融合后的图像进行非极大值抑制，得到边线图；对边线图进行素描追踪算子得到素描线；构建统计假设检验方法进行素描线选择，得到极化素描图。抑制了多边和噪声引起的伪边界现象，准确刻画了极化SAR图像的结构信息。