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公开(公告)号：CN104966294A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510330850.2
申请日：2015-06-15
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10044
Abstract: 本发明公开了一种基于定向角反演的极化SAR图像匹配方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取DEM数据和极化SAR数据；根据所述DEM数据进行反演，以获取第一定向角；根据所述SAR数据进行反演，以获取第二定向角；分别对所述第一定向角和所述第二定向角进行可视化处理；通过BFSIFT算法对可视化处理后的第一定向角和第二定向角进行匹配。根据本发明实施例的匹配方法，通过基于定向角反演的极化SAR图像和DEM匹配，减小匹配时间，提高运算准确率，不但运算复杂度低，而且运算稳定性高。
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公开(公告)号：CN114660559A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210142776.1
申请日：2022-02-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 一种角反射器的幅度确定和装置，方法包括：将雷达回波的每个脉冲所对应的散射矩阵转换为Kennaugh矩阵；将多个脉冲进行脉冲积累得到平均Kennaugh矩阵；利用Yang分解方法对该平均Kennaugh矩阵进行分解，得到角反射器的Kennaugh矩阵；将该角反射器的Kennaugh矩阵转换至相干矩阵，并将该相干矩阵转换至散射矩阵；针对该散射矩阵，基于主对角线进行极化分解确定角反射器中奇次散射和偶次散射的幅度。
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公开(公告)号：CN112462367B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202011183412.5
申请日：2020-10-29
Abstract: 本发明提供一种基于极化合成孔径雷达的车辆检测方法，属于雷达图像信号处理技术领域。所述方法包括：获取训练集和测试集；通过L1范数的二维主成分分析算法对获取的训练集和测试集中每个样本的相干矩阵进行逐通道的压缩，得到降维后的训练集和测试集；根据得到的降维后的训练集和测试集，利用复威沙特距离度量检测潜在目标；对复威沙特距离度量检测到的潜在目标，使用基于相关系数的模板匹配进行目标鉴别；若目标鉴别后得到的多个候选目标从属于一个车辆的矩形框，则根据候选目标重要程度对候选目标进行加权合并，得到车辆检测结果。采用本发明，能够排除建筑物等强反射物的干扰，并提高对密集目标的定位准确性。
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公开(公告)号：CN112882026A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110030372.9
申请日：2021-01-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 本文公开一种树高反演的方法、装置、计算机存储介质及终端，本发明实施例对极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)图像的每一个像素，通过计极化干涉协方差矩阵与偶次散射矩阵的差值矩阵，对非树冠产生的后向散射进行剔除处理，获得反映树冠的散射特征；根据差值矩阵与标准奇次散射矩阵和标准体散射矩阵的相似度信息，确定各像素相应的树冠的散射参数信息；根据确定的各像素的树冠的散射参数信息，计算获得符合实际散射类型的各像素的树冠相位中心。基于本发明实施例计算获得的树冠相位中心进行树高计算，提升了树高反演计算的准确度。
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公开(公告)号：CN105551049B
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201510998952.1
申请日：2015-12-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了种基于港区水域提取的极化SAR图像大型港口检测方法,包括以下步骤:S1:对港区水域的SAR图像进行Freeman分解得到海面及陆地区域二次散射功率和体散射功率;S2:通过所述体散射功率分离水域和陆地;S3:由所述二次散射功率确定大型港区水域;以及S4:对所述大型港区水域使用Touzi边缘检测子进行边缘检测确定岸线边缘,从而检测出大型港口轮廓。本发明具有如下优点:从种全新的角度快速、精确的实现大型港口的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107507251A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710589260.0
申请日：2017-07-19
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/90
Abstract: 本发明实施例公开了一种双极化合成孔径雷达SAR图像的伪彩色合成方法，该方法包括：建立不同地物对应的多个通道间的关系模型；确定当前获取的双极化SAR的两个通道数据对应的地物类型；获取确定出的地物类型对应的关系模型，并根据两个通道数据和确定出的地物类型对应的关系模型构造出全极化SAR其他通道数据；根据预设的第一算法、两个通道数据以及构造出的全极化SAR其他通道数据进行伪彩色合成。本发明实施例还公开了一种双极化合成孔径雷达SAR图像的伪彩色合成装置。通过该实施例方案，能够丰富双极化SAR图像的色彩，并提高图像中不同地物的区分度。
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公开(公告)号：CN105488481A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510886057.0
申请日：2015-12-04
Applicant: 清华大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/3233 , G06K9/6218
Abstract: 本发明公开了一种检测方法，用于检测海岸带油罐。本发明公开的检测方法包括以下步骤：识别所述海岸带的T型港口；根据所述T型港口确定所述海岸带的油库区域；检测所述油库区域的感兴趣区域内的疑似油罐目标；及剔除所述疑似油罐目标中的虚警目标。本发明通过识别海岸带油库区域特有的T型港口实现了油库区域精确而快速的检测，利用油罐目标极化特性和成群分布的特性提取极化参数检测和聚类油罐，实现了油罐目标的有效检测。
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公开(公告)号：CN104951796B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510299664.7
申请日：2015-06-03
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及的是一种Ku波段SAR基准图制备方法。该方法首先充分利用地物的极化信息，从SAR图像中提取特征构成特征向量，并对特征向量进行监督分类，逐次分离各类地物；对目标区域分类出的不同地物类别统计拟合后向散射系数的分布，估计出等效视数和平均散射强度，据此获得地物后向散射系数与入射角的关系；拟合出不同入射角下，X波段与Ku波段后向散射系数的关系；对分类的X波段SAR图像不同地物进行转换完成Ku波段基准图的制备。该发明通过统计拟合确定不同地物后向散射系数之间的关系，通过极化SAR图像分类和地物后向散射系数映射实现基准图制备，具有快速简单的特点，且可显著提高基准图的制备质量。
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公开(公告)号：CN114898224B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202210520453.1
申请日：2022-05-13
IPC: G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种基于物理散射机制的变化检测方法，包括：获取待检测的全极化SAR图像；对所述待检测的全极化SAR图像进行预处理；基于预处理后的数据，得到所述待检测的全极化SAR图像对应的基于物理散射机制的参数αB和极化总功率span；基于待检测的全极化SAR图像的αB和span，获得差异图算子，得到差异图；对所述差异图进行PCA和k‑Means聚类，得到变化图，实现变化检测任务。本发明可提高检测率、降低虚警，且可使变化目标保持较好边缘形状。并可检测更加精细的变化细节信息，同时受散射随机性的影响更小，检测性能鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN114998956B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210497879.X
申请日：2022-05-07
IPC: G06V40/16 , G06V20/13 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及计算机视觉图像信号处理技术领域，特别是指一种基于类内差异的小样本图像数据扩充方法及装置，方法包括：选取辅助数据集，提取辅助数据集的类内差异信息，其中，所述类内差异信息指的是一种包含同一类样本之间的差异的信息；基于所述辅助数据集的中心样本以及类内差异信息，确定待扩充的目标数据集的类中心集合；基于所述目标数据集的类中心集合以及所述辅助数据集的类内差异信息，确定差异扩充样本集合。采用本发明，可以得到更好的样本扩充结果。
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