公开(公告)号：CN102542590B

公开(公告)日：2014-04-16

申请号：CN201110446232.6

申请日：2011-12-27

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王寰宇 ,  柳彬 ,  胡昊 ,  汪炜 ,  于秋则 ,  刘兴钊 ,  郁文贤

IPC: G06T11/60

Abstract: 本发明公开了一种基于监督主题模型的高分辨率SAR影像标注方法，包括以下步骤：S1：分割影像，其进一步包括：将SAR影像分割成为多个大小相等的子影像；再将每个子影像划分成为互不重叠的矩形区域，每个矩形区域称之为单词；S2：图像表征：用子影像生成文档，用所有的文档生成文集；S3：知识输入，其进一步包括：选取一部分具有典型场景的子影像进行基于关键字的人工标注，这些关键字组成的集合称之为文档的隐类别；S4：训练推理：完成SAR影像的初步标注；S5：语义分析：根据所有子影像的分类结果与单词的标注结果，通过先验语义知识对标注结果进行语义分析，从而得到符合人类语义的标注结果。

公开(公告)号：CN102542590A

公开(公告)日：2012-07-04

申请号：CN201110446232.6

申请日：2011-12-27

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王寰宇 ,  柳彬 ,  胡昊 ,  汪炜 ,  于秋则 ,  刘兴钊 ,  郁文贤

IPC: G06T11/60

Abstract: 本发明公开了一种基于监督主题模型的高分辨率SAR影像标注方法，包括以下步骤：S1：分割影像，其进一步包括：将SAR影像分割成为多个大小相等的子影像；再将每个子影像划分成为互不重叠的矩形区域，每个矩形区域称之为单词；S2：图像表征：用子影像生成文档，用所有的文档生成文集；S3：知识输入，其进一步包括：选取一部分具有典型场景的子影像进行基于关键字的人工标注，这些关键字组成的集合称之为文档的隐类别；S4：训练推理：完成SAR影像的初步标注；S5：语义分析：根据所有子影像的分类结果与单词的标注结果，通过先验语义知识对标注结果进行语义分析，从而得到符合人类语义的标注结果。