专利交易市场

本发明公开了一种基于特征融合稀疏表示模型的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像车辆检测方法，目的是针对现有的SAR图像车辆检测方法在复杂场景中的不足之处，以提高SAR图像车辆检测的准确性。该方法首先基于训练目标数据的相关字典集，对每个测试目标所提取的一系列特征进行稀疏重构，生成一系列残差。然后将残差归一化并组成单个残差序列。基于所收集的所有特征的残差序列集合，依据线性融合策略来确定目标类别的最佳估计，依此获取测试目标的检测结果。本发明充分利用了基于特征融合稀疏表示模型的良好分辨能力，且考虑了图像中场景复杂度的变化，有效地提高了SAR图像车辆的检测率，准确度更高。

本发明公开了一种基于定量表征形变孪晶体积分数的图像处理方法，包括以下步骤：对图像进行预处理，生成预处理图像；基于傅里叶定向滤波以及Frangi定向滤波对预处理图像作滤波处理及使用阈值分割方法进行图像分割，生成分割图像；去除分割图像的杂质得到处理后的过滤图像；若得到的过滤图像中，形变孪晶没有全部得到提取，则使用基于傅里叶定向滤波以及Frangi定向滤波对预处理图像作滤波处理及使用阈值分割方法进行图像分割，选取去噪的过滤图像中未提取的孪晶；拟合得出的最终结果即为形变孪晶的体积分数。本发明不受目标与背景对比度不强等因素的限制，应用于对形变孪晶的统计与分析，具有简单高效以及误差小的特点，具有很高的实际应用价值。