一种结合深度学习和几何约束的SAR影像角反射器点自动提取方法

    公开(公告)号:CN118587593A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410720668.7

    申请日:2024-06-05

    Abstract: 本发明公开了一种结合深度学习和几何约束的SAR影像角反射器点自动提取方法,具体包括:深度学习目标识别网络模型搭建、角反射器像点样本制作、最佳模型训练、角反射器点提取、角反射器点不规则三角剖分数据集制作、角反射器点几何约束模型构建、角反射器点数据筛选、角反射器像点高精度拟合、精度验证。本发明采用了深度学习对SAR影像角反射器点进行识别提取,利用不规则三角剖分构建几何约束模型,筛选正确角反射器点,确定SAR影像上角反射器的粗位置;通过质心法实现SAR影像角反射器像点粗位置相位中心拟合,实现角反射器点高精度提取。本发明不仅避免耗费过多的人力物力,还可极大提升角反射器点的提取效率和精度。

    一种基于系统几何误差补偿的合成孔径雷达立体定位方法

    公开(公告)号:CN113671505A

    公开(公告)日:2021-11-19

    申请号:CN202111047318.1

    申请日:2021-09-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于系统几何误差补偿的合成孔径雷达立体定位方法。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)立体定位技术以其快速、全天时、全天候、高精度的突出优势成为获取空间地理信息的重要技术之一。针对SAR影像因传感器误差、平台星历数据误差、目标测距误差导致的定位误差较大这一问题,本发明从SAR卫星误差源角度出发,通过定标场角反射器标定SAR卫星的系统几何误差,基于几何定标参数构建试验区SAR影像的严密成像几何模型、SAR影像的有理函数模型,采用基于RPC模型的立体定位方法实现无控制点立体SAR定位精度提升。本发明只需在一定时期内对某颗SAR卫星进行几何标定,即可实现试验区无控制点高精度立体定位,对于境外定位、全球范围测图具有重要的意义。

    一种基于系统几何误差补偿的角反射器点自动提取方法

    公开(公告)号:CN113391310A

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN202110652827.0

    申请日:2021-06-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于系统几何误差补偿的角反射器点自动提取方法,具体包括原始数据采集、任一角反射器点预测、初始角反射器点的目视判读、计算坐标偏移量、几何定标参数求解、补偿更新RD模型、预测其余角反射器点像方坐标、搜索最大像素值点、角反射器点精确拟合。本发明无需人工选取所有角反射器点,只根据任意一个角反射器点在SAR影像上的像素坐标与利用严密成像几何模型反算的像素坐标存在的坐标偏移量,进行系统几何误差补偿,就能实现SAR影像上的角反射器点的自动提取,减少了人为误差,大大提升了工作效率;同时本发明基于像元细分的质心法,利用插值函数进行图像灰度拟合,从而实现亚像素级角反射器点提取。

    一种基于中值滤波的DSM进行星载SAR影像正射纠正的方法

    公开(公告)号:CN104680488A

    公开(公告)日:2015-06-03

    申请号:CN201510043234.9

    申请日:2015-01-28

    Abstract: 本发明涉及一种基于中值滤波的DSM在星载SAR影像正射纠正中的应用方法,中值滤波是一种非线性平滑滤波,依赖于快速排序算法,是一种领域运算,首先确定一个以某个像素为中心点的领域,然后将领域中的各个像素的灰度值进行排序,取其中间值作为中心点像素灰度的新值,所述领域被称为窗口,当窗口在图像中上下左右进行移动后,利用中值滤波算法对图像进行平滑处理,采用中值滤波的方法,将光学卫星影像的DSM进行平滑滤波处理,消除扭曲变形现象。

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