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公开(公告)号：CN117291790B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311204834.X
申请日：2023-09-19
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开一种SAR图像配准方法、装置、设备及介质。该方法包括如下步骤：对参考图像和待配准图像通过地理坐标参考进行粗配准，得到第一变换矩阵和初配准图像；对参考图像进行超像素分割，并基于第一变换矩阵将参考图像的超像素映射于初配准图像上，对初配准图像进行超像素分割；计算参考图像和初配准图像对应超像素间的灰度相似性，基于灰度相似性将参考图像和初配准图像分为对应的多个区域；分别确定每个对应区域之间的映射关系，基于映射关系对初配准图像的多个区域进行变换，融合多个区域的变换结果得到最终配准图像。本发明将有效增益整个基于超像素分割的大畸变SAR图像配准系统的配准精度和配准效率，使得配准结果更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109508655A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811263248.1
申请日：2018-10-28
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开了基于孪生网络的不完备训练集的SAR目标识别方法，本发明借鉴了传统机器学习中k-NN算法，从训练集的每个类别中抽取n个样本作为本类别样本的代表形成一个支持集，例如在一个分类任务中共有m个类别，那么支持集中样本总数为m*n个。在分类时将待分类样本和支持集中的支持样本一起输入到网络中，支持集中的每一个样本和这个待分类样本组成输入对，分别输入到孪生网络的两个输入中提取特征，接着将两个样本提取到的特征求差，再对特征之差进行判断得到待分类样本和支持集中某个类别样本的相似程度，最后将待分类样本归类为该样本和支持集中相似度最高的样本的类别。
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公开(公告)号：CN114332633A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210189300.3
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种雷达图像目标检测识别方法、设备和存储介质。其中方法包括：根据待检测图像中每个像素点的像素值，计算每个像素点的结构张量；对所述待检测图像进行超像素分割，得到多个超像素块；根据所述结构张量以及所述多个超像素块的像素值，得到显著性特征图，所述显著性特征图中包括所述待检测图像中每个待识别目标的显著性信息；基于所述显著性特征图以及所述待检测图像的深度特征图，进行图像目标检测识别，得到每个待识别目标的预测边界框和预测类别。本实施例减小了弱小目标的漏检率。
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公开(公告)号：CN117291790A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311204834.X
申请日：2023-09-19
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开一种SAR图像配准方法、装置、设备及介质。该方法包括如下步骤：对参考图像和待配准图像通过地理坐标参考进行粗配准，得到第一变换矩阵和初配准图像；对参考图像进行超像素分割，并基于第一变换矩阵将参考图像的超像素映射于初配准图像上，对初配准图像进行超像素分割；计算参考图像和初配准图像对应超像素间的灰度相似性，基于灰度相似性将参考图像和初配准图像分为对应的多个区域；分别确定每个对应区域之间的映射关系，基于映射关系对初配准图像的多个区域进行变换，融合多个区域的变换结果得到最终配准图像。本发明将有效增益整个基于超像素分割的大畸变SAR图像配准系统的配准精度和配准效率，使得配准结果更好。
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公开(公告)号：CN109508655B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201811263248.1
申请日：2018-10-28
Applicant: 北京化工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/32 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于孪生网络的不完备训练集的SAR目标识别方法，本发明借鉴了传统机器学习中k‑NN算法，从训练集的每个类别中抽取n个样本作为本类别样本的代表形成一个支持集，例如在一个分类任务中共有m个类别，那么支持集中样本总数为m*n个。在分类时将待分类样本和支持集中的支持样本一起输入到网络中，支持集中的每一个样本和这个待分类样本组成输入对，分别输入到孪生网络的两个输入中提取特征，接着将两个样本提取到的特征求差，再对特征之差进行判断得到待分类样本和支持集中某个类别样本的相似程度，最后将待分类样本归类为该样本和支持集中相似度最高的样本的类别。
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公开(公告)号：CN114332633B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210189300.3
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种雷达图像目标检测识别方法、设备和存储介质。其中方法包括：根据待检测图像中每个像素点的像素值，计算每个像素点的结构张量；对所述待检测图像进行超像素分割，得到多个超像素块；根据所述结构张量以及所述多个超像素块的像素值，得到显著性特征图，所述显著性特征图中包括所述待检测图像中每个待识别目标的显著性信息；基于所述显著性特征图以及所述待检测图像的深度特征图，进行图像目标检测识别，得到每个待识别目标的预测边界框和预测类别。本实施例减小了弱小目标的漏检率。
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