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公开(公告)号:CN116908797A
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202310664693.3
申请日:2023-06-02
Applicant: 西南交通大学 , 航天东方红卫星有限公司
Abstract: 本发明公开了一种紧缩极化SAR数据的五分量功率分解方法及系统,属于合成孔径雷达目标分解技术领域。本发明对获取的紧缩极化SAR图像中的每个像素的协方差数据进行预处理,提取各像素的两种主导散射机制鉴别器;根据所提取的各像素的两种主导散射机制鉴别器判断其主导散射机制;根据各像素的主导散射机制选择散射模型进行功率分解;对各散射模型进行功率分解,得到五分量功率。本发明用于雷达目标分解。
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公开(公告)号:CN115620126A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211099008.9
申请日:2022-09-05
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种简缩极化SAR海上溢油检测方法及系统。方法包括:S1、对全极化SAR图像进行预处理,并提取简缩极化SAR数据;S2、基于所述简缩极化SAR数据提取总散射功率和熵,构造简缩极化SAR溢油检测器;S3、对所述简缩极化SAR检测器提取的极化特征图进行随机森林分类,得到油水分离图,并对油水分离图的溢油检测能力进行定量评估。本发明低散射功率lesa综合了后向散射能量和散射机制两种方向的极化特征参数,这样有助于改善浮油信息的提取,从而使溢油检测变得更加精确。
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公开(公告)号:CN105956599B
公开(公告)日:2019-12-24
申请号:CN201610234998.0
申请日:2016-04-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种合成孔径雷达图像建模方法及装置,方法包括:步骤1,创建灰度等级直方图Y;步骤2,构建广义伽玛混合模型;步骤3,基于HECM‑MML‑GΓMM算法,估计广义伽玛混合模型的混合权重值、各广义伽玛分量的参数以及最优的混合模型分量数,从而确定所构建的广义伽玛混合模型,完成图像建模。本发明能够广泛地应用于幅度和强度、具有单峰或多峰分布特性、具有同纹理或异质纹理特性的SAR图像精确建模;参数具有闭式表达形式,易于实现,计算效率高;保留了图像中的细节,减少了信息丢失,有效地获取图像分类结果。
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公开(公告)号:CN105897324B
公开(公告)日:2018-09-21
申请号:CN201610312827.5
申请日:2016-05-12
Abstract: 本发明公开了一种毫米波波束赋形与探测方法。为了保证实时监测,将面积很大的整个监测区域划分成多个属于不同危险敏感级别的探测子区域,探测雷达天线阵同时产生多个波束对各个子区域进行扫描监测。此外,不同危险敏感级别的子区域通过自适应波束探测算法采取相应的波束扫描方式,以满足各子区域对于探测精度和实时性的不同要求。由于各区域的危险敏感级别不同,可针对各区域分别采用各自最合适的预警策略。借助与本发明实施例的技术方案,能够提高探测的精度,降低探测虚警率与漏检率,提高探测效率。
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公开(公告)号:CN103971364B
公开(公告)日:2017-02-01
申请号:CN201410134520.1
申请日:2014-04-04
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于加权Gabor小波特征和两级聚类的遥感图像变化检测方法,处理对象同时包含了光学遥感图像和合成孔径雷达SAR图像,其实现过程包括:(1)根据遥感图像类型产生差异图像,(2)对差异图像进行Gabor小波变换,方向特征,(4)设计加权系数,获得加权Gabor小波特征,(5)使用两级聚类策略对加权Gabor小波特征进行聚类,(6)获得变化检测结果。本发明减少边缘信息的丢失,同时检测较强和微弱、较小的变化区域,减少总错误像素数,保留了更多的细节信息,有效地提取变化结果。(3)提取差异图像Gabor小波变换的多尺度和多
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公开(公告)号:CN105897324A
公开(公告)日:2016-08-24
申请号:CN201610312827.5
申请日:2016-05-12
CPC classification number: H04B7/0617 , H04B7/0695 , H04B7/086 , H04B7/088
Abstract: 本发明公开了一种毫米波波束赋形与探测方法。为了保证实时监测,将面积很大的整个监测区域划分成多个属于不同危险敏感级别的探测子区域,探测雷达天线阵同时产生多个波束对各个子区域进行扫描监测。此外,不同危险敏感级别的子区域通过自适应波束探测算法采取相应的波束扫描方式,以满足各子区域对于探测精度和实时性的不同要求。由于各区域的危险敏感级别不同,可针对各区域分别采用各自最合适的预警策略。借助与本发明实施例的技术方案,能够提高探测的精度,降低探测虚警率与漏检率,提高探测效率。
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公开(公告)号:CN103971364A
公开(公告)日:2014-08-06
申请号:CN201410134520.1
申请日:2014-04-04
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于加权Gabor小波特征和两级聚类的遥感图像变化检测方法,处理对象同时包含了光学遥感图像和合成孔径雷达SAR图像,其实现过程包括:(1)根据遥感图像类型产生差异图像,(2)对差异图像进行Gabor小波变换,(3)提取差异图像Gabor小波变换的多尺度和多方向特征,(4)设计加权系数,获得加权Gabor小波特征,(5)使用两级聚类策略对加权Gabor小波特征进行聚类,(6)获得变化检测结果。本发明减少边缘信息的丢失,同时检测较强和微弱、较小的变化区域,减少总错误像素数,保留了更多的细节信息,有效地提取变化结果。
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公开(公告)号:CN103955926A
公开(公告)日:2014-07-30
申请号:CN201410163199.X
申请日:2014-04-22
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Semi-NMF的遥感图像变化检测方法,处理对象同时包含了光学遥感和合成孔径雷达图像,主要解决现有遥感图像变化检测方法在获得较强变化区域的同时无法检测到微弱、较小的变化区域,以及不能有效保留更多细节和边缘信息的问题。其实现过程包括:(1)根据遥感图像类型产生差异图像。(2)通过PCA获得差异图像每个像素所对应的基于邻域信息的特征向量,并利用其构建特征矩阵X。(3)对X执行Semi-NMF算法,经过迭代运算将其分解为基矩阵F和系数矩阵G。(4)根据系数矩阵判定变化类ωc和不变化类ωu,实现软聚类的功能,得到二值变化检测结果。本发明减少边缘信息的丢失,同时检测较强和微弱、较小的变化区域,减少总错误率,保留了更多的细节信息,有效地获取变化结果。
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