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公开(公告)号:CN115311185A
公开(公告)日:2022-11-08
申请号:CN202211027066.0
申请日:2022-08-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/50 , G06T3/40 , G06T7/10 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 机动目标ISAR散焦图像高分辨重聚焦方法,属于ISAR图像处理领域。为了解决现有的机动目标ISAR图像存在的散焦问题。本发明首先将ISAR散焦图像进行分割,然后将分割后的ISAR散焦图像以复数的形式送入CVPHD网络进行处理,CVPHD网络为基于复数域Pix2pixHD结构,其包含一个复数的卷积单元、一个复数的残差单元、一个复数的反卷积单元、一个实数卷积单元;实数卷积单元输出虚假生成图像,即聚焦后的图像。本发明用于机动目标ISAR散焦图像的高分辨重聚焦。
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公开(公告)号:CN116091889A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202310003530.0
申请日:2023-01-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 基于复数域多尺度视觉transformer的空间目标识别方法,属于ISAR图像处理领域。为了解决机动空间目标ISAR图像的散焦问题和单帧图像识别效果不好的问题。本发明首先获取ISAR运动空间样本数据,将每三个连续的图像帧组成一个图像序列样本,并将ISAR散焦图像序列分割成尺度大小不同的图像序列块;将分割后不同大小的图像序列块分别输入到两个不同尺度的复数域卷积模块中进行特征提取,分别得到两个尺度的图像序列在复数域中的特征嵌入,将特征嵌入与位置编码相加得到相加后的特征向量F,再与识别编码向量进行组合,之后将组合后的输出输入到基于transformer模型的复数域CVMVT网络中实现目标识别。本发明用于ISAR图像的空间目标识别。
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公开(公告)号:CN115311185B
公开(公告)日:2023-07-11
申请号:CN202211027066.0
申请日:2022-08-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/50 , G06T3/40 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 机动目标ISAR散焦图像高分辨重聚焦方法,属于ISAR图像处理领域。为了解决现有的机动目标ISAR图像存在的散焦问题。本发明首先将ISAR散焦图像进行分割,然后将分割后的ISAR散焦图像以复数的形式送入CVPHD网络进行处理,CVPHD网络为基于复数域Pix2pixHD结构,其包含一个复数的卷积单元、一个复数的残差单元、一个复数的反卷积单元、一个实数卷积单元;实数卷积单元输出虚假生成图像,即聚焦后的图像。本发明用于机动目标ISAR散焦图像的高分辨重聚焦。
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