公开(公告)号：CN103473559A

公开(公告)日：2013-12-25

申请号：CN201310404719.7

申请日：2013-09-08

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李明 ,  吴艳 ,  贾璐 ,  王凡 ,  刘明 ,  樊建伟 ,  甘露

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于NSCT域合成核的SAR图像变化检测方法，主要解决现有Gabor域合成核导致的无法用多分辨率分析进行SAR图像变化检测的问题。其实现步骤是：(1)将原始两时相SAR图像分别进行多个尺度、多个方向的NSCT分解；(2)提取分解后两时相图像在每一个尺度上的归一化的强度特征和纹理特征，并构造尺度内的强度纹理差值合成核；(3)将任意一个尺度内的差值合成核输入到支撑矢量机中进行检测，得到该尺度的变化检测结果；(4)对所有尺度的变化检测结果进行决策级尺度间融合得到最终的变化检测结果。本发明与现有的Gabor域合成核方法相比，检测精度高，运算效率高，可用于SAR图像变化检测。

公开(公告)号：CN104732546B

公开(公告)日：2017-06-16

申请号：CN201510155396.1

申请日：2015-04-02

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 吴艳 ,  樊建伟 ,  李明 ,  张庆君 ,  王凡 ,  张强

IPC: G06T7/33

Abstract: 本发明公开了一种区域相似性和局部空间约束的非刚性SAR图像配准方法，主要解决现有刚性配准方法应用于大幅SAR图像配准效果不佳的问题，其实现的步骤是：1.输入两幅SAR图像；2.提取输入图像的特征点，计算局部特征描述符相似性；3.构建特征点背景区域相似性；4.构建特征点局部空间约束条件；5.根据步骤2、3和4构建匹配代价函数；6.利用概率松弛算法对匹配代价函数进行迭代优化，得到最佳匹配点；7.根据最佳匹配点，获得几何形变参数，得到配准结果。本发明与现有技术相比，增强了对斑点噪声和特征异常点的鲁棒性，提高了模拟非刚性形变的能力，提高了大幅实测SAR图像配准效果，可用于图像融合和变化检测。

公开(公告)号：CN105809649A

公开(公告)日：2016-07-27

申请号：CN201610121425.7

申请日：2016-03-03

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 吴艳 ,  李思宇 ,  樊建伟 ,  杨傲 ,  张洋 ,  王超

IPC: G06T5/50

CPC classification number: G06T5/50 ,  G06T2207/10044 ,  G06T2207/20221

Abstract: 本发明公开了一种基于变分多尺度分解的SAR图像与可见光图像融合方法，主要解决SAR图像与可见光图像融合时由于SAR图像斑点噪声的影响导致融合图像受噪声严重，损失重要几何结构与纹理信息的问题，其实现步骤是：1)输入SAR图像和可见光图像；2)对两幅输入图像进行变分多尺度分解，得到结构分量和纹理分量；3)采用基于曲线波变换的融合策略对两幅图像的结构分量进行融合；4)采用局部能量融合策略对两幅图像的纹理分量进行融合；5)将融合后的结构分量和纹理分量相加得到融合图像。本发明与现有技术相比，融合后的结构与细节信息更加清晰，有效抑制了斑点噪声对融合结果的影响，可用于图像增强处理，目标检测与识别。

公开(公告)号：CN103914847A

公开(公告)日：2014-07-09

申请号：CN201410143117.5

申请日：2014-04-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 吴艳 ,  樊建伟 ,  张庆君 ,  王凡 ,  张强

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种基于相位一致性和SIFT的SAR图像配准方法，主要解决了传统SIFT方法应用于合成孔径雷达SAR图像配准失效或精度较低的问题，本发明实现的步骤是：(1)输入两幅图像；(2)提取SIFT特征；(3)筛选特征点；(4)滤除错误匹配点对；(5)获得几何形变参数；(6)得到配准结果。本发明与现有技术相比，改善了对错误匹配点的滤除能力，增强了对噪声的鲁棒性，从而提高了实测合成孔径雷达SAR图像配准的精度。

公开(公告)号：CN103606164A

公开(公告)日：2014-02-26

申请号：CN201310647726.X

申请日：2013-12-03

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 吴艳 ,  王凡 ,  樊建伟 ,  李明 ,  张强

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于高维三重马尔可夫场的SAR图像分割方法，主要解决现有技术中分割区域一致性不足的问题，其实现步骤是：(1)输入SAR图像，并对其初始化分割获得分割标记场；(2)通过自协方差运算，建立附加标记场；(3)计算像素点分割标记可靠性参数；(4)计算像素点与其高维邻域内像素点的起伏相似性参数；(5)构建高维邻域下分割标记场、附加标记场以及SAR图像三者的联合分布概率；(6)基于联合分布概率，构建后验边缘概率分割模型；(7)最大化后验边缘概率更新分割标记场和附加标记场，获得最终分割结果。本发明提高了同质区域的分割一致性及异质区域的分割精度，可用于SAR图像目标检测与识别。

公开(公告)号：CN103500453B

公开(公告)日：2016-04-27

申请号：CN201310478762.8

申请日：2013-10-13

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 张强 ,  吴艳 ,  王凡 ,  刘明 ,  李明 ,  樊建伟

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于伽玛分布和邻域信息的SAR图像显著性区域检测方法，主要解决斑点噪声下现有算法不能稳定有效检测SAR图像显著性区域的问题。其实现步骤是：(1)利用8个灰度变化值检测窗口得到像素点的变化值和变化方向；(2)在不同尺度下构建像素点的变化值和变化方向的二维直方图对，计算邻域变化不一致性度量，并确定像素点邻域的显著性和显著性尺度；(3)通过斑点噪声的伽玛分布模型估计像素点在显著性尺度邻域的灰度直方图，计算显著性尺度的局部显著性度量以及像素点的显著性度量；(4)通过迭代方法得到稳定的显著性区域坐标及其区域半径。本发明减少了斑点噪声的影响，检测的稳定性以及有效性均得到提高，可用于SAR图像配准、变化检测和目标识别。