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摘 要:本发明公开了基于深度卷积神经网络模型(DCNN)的合成孔径雷达(SAR)图像目标形状生成方法。本发明目的是为了克服SAR图像中的乘性相干斑噪声和目标强度的非同质性变化等内在性特点,以提高SAR图像目标形状生成的准确性。该方法的首先设计深度卷积神经网络算法,并制定迭代区域合并算法,以获取目标形状初始化机制,然后设计基于稀疏表示的目标形状生成算法,以获取更加精确的目标形状生成结果。本发明有效的解决了SAR图像目标性状的生成问题,提高了SAR图像目标形状生成的准确性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810492792.7 | 专利名称: | 基于深度卷积神经网络模型的SAR图像目标形状生成方法 |
申请日: | 2018-05-22 | 申请/专利权人 | 浙江理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市江干区下沙2号大街928号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T5/50搜分类 网络传输 R 港口 卷积神经网络搜索 |
公开/公告日: | 2018-10-19 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN108681999A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/05/31 | 授权 | |
2018/11/13 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06T 5/50 专利申请号: 201810492792.7 申请日: 2018.05.22 |