发明专利已授权

基于深度卷积神经网络模型的SAR图像目标形状生成方法

📄 申请号：CN201810492792.7 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-05-22

公开号

CN108681999A

公开日

2018-10-19

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_50

IPC 分类号

G06T5_50 , G06T5_00 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

神经网络模型深度学习图像生成计算机视觉神经网络卷积神经网络神经网络模型

应用场景

目标识别, 遥感图像分析, 军事侦察, 图像解译, 智能感知

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220531

✅ 授权

20181113

?? 实质审查的生效：

联合时域聚类去噪与均衡判决的变换域二次估计方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：31 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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