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公开(公告)号：CN111311644A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010040411.9
申请日：2020-01-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达遥感应用技术，具体涉及一种基于视频SAR的运动目标检测方法。本发明利用视频SAR成像结果中动目标产生的阴影，在Wellner自适应阈值算法基础上再考虑图像垂直方向上点的影响，同时利用图像的灰度直方图联合处理获得阈值分割结果。然后通过背景建模获得背景图像，再用对应的阈值分割结果减去背景图像得到前景图像，后续进行形态学处理过滤部分杂波；最后，考虑到视频SAR相邻帧阴影移动较小，利用相邻帧图像相与、相减过滤干扰获取最终的运动目标阴影。该方法能通过检测动目标阴影准确的检测出视频SAR图像中的运动目标。
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公开(公告)号：CN111190182A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010049363.X
申请日：2020-01-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达信号处理技术领域，具体涉及一种太赫兹雷达超高分辨成像方法。太赫兹频段目标散射能量各向异性较为剧烈，而对该类目标成像的通常方法是将大孔径划分为小孔径并对子孔径图像联合成像，子孔径越小孔径内细节越清晰，本发明的特征在于划分子孔径的过程中采用了基于子孔径互相关系数结合子孔径能量的算法来确定子孔径边界，并且在划分子孔径的方法中采用了将子孔径依次重叠一部分的技术。前者更好地解决了对散射能量各向异性目标采用小孔径子孔径联合成像时的旁瓣散焦问题。后者解决了对散射能量各向异性目标采用小孔径子孔径联合成像时，棱角散射能量被子孔径边缘截断导致的成像细节不完整。
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公开(公告)号：CN107292922B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201710485233.9
申请日：2017-06-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明属于图像配准技术领域，具体涉及一种用于光学与合成孔径雷达图像配准的方法。本发明采用了基于线特征和空间约束准则进行配准，通过提取相应的直线特征并且通过求取对应的交点，间接得到点特征，并对交点进行特征向量描述，并对初始匹配后的点对采用空间约束准则进行筛选，最终完成图像配准，同常用的配准方法相比，本发明的图像点对配准率得到了一定程度的提升，有利于后续的图像融合等工作。
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公开(公告)号：CN107316306B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201710485298.3
申请日：2017-06-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明属于图像分割技术领域，具体涉及一种基于马尔可夫模型的合成孔径雷达图像快速分割方法。本发明以马尔可夫模型为基础，综合研究了超像素和邻域系统对分割速度的影响，提出了一种合成孔径雷达图像快速分割方法。首先对雷达图像进行超像素预处理，并以此生成合理描述位置关系的邻域系统，然后进行基于MRF模型的图像分割以及相应的后处理得到最后的分割结果。实验证明该方法大幅度提高了图像分割速度且最大程度地保留了分割质量。
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公开(公告)号：CN107340518B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201710590922.6
申请日：2017-07-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达信号处理技术领域，涉及一种用于信号缺失下的ISAR雷达成像方法。本发明充分利用了成像空间对发射信号作用所带来的稀疏性，对部分缺失的双基地ISAR的回波进行稀疏采样获得测量数据，在成像平面内构造稀疏基，通过重构算法得到成像点空间分布的高精度估值。此方法避开了传统基于傅里叶变换算法的诸多限制，即使回波信号不完整的情况下，利用目标空间分布对发射信号的作用，构造稀疏基，只使用少量回波数据，即可重构出目标空间分布特性，且成像质量几乎不受大双基地夹角影响、成像结果无雷达旁瓣杂波干扰、可实现超分辨成像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108931771A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810573993.X
申请日：2018-06-06
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体的说是一种基于合成孔径雷达成像技术的目标跟踪方法。本发明的核心在于将数字图像处理的技术应用到雷达目标跟踪中。利用合成孔径雷达成像对目标进行成像，获得高分辨的SAR图像，然后利用目标跟踪算法对新的SAR图像进行处理，得到目标的新位置，计算出目标相对于成像场景中心的距离向和方位向的偏移量，从而判断是否需要改变雷达参考距离，并计算出目标相对于雷达天线指向的角度偏移量，然后通过伺服控制器调整雷达天线指向。该方法可以使得目标始终在天线波束的覆盖范围内，而且天线的指向也始终对准目标，从而实现对目标的跟踪。
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公开(公告)号：CN105224949B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201510611124.8
申请日：2015-09-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一基于跨领域迁移学习的SAR图像地物分类方法，采用跨领域迁移学习算法，借用源域的先验SAR图像数据，建立分类模型适应性地用于另一幅相似但不相同的目标域SAR图像的分类，减少了目标域SAR图像标签获取成本。本发明中每一次训练集的优化更新只保留支持向量作为训练集的机制能够大幅度减少训练集的冗余样本数量，能够有效缓解SVM分类器受限于计算量和存储量的问题；通过引入未能成为支持向量的目标域样本回收利用机制，能够重复高效的利用目标域样本，以不断调整并修正分类面；同时通过删除未能成为支持向量的源域样本，能减少与目标域分布不匹配的源域训练样本数目，能获得更加准确的分类结果，收敛性更优。
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公开(公告)号：CN107886505A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711088256.2
申请日：2017-11-08
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G01S7/41 , G01S13/06 , G01S13/90 , G06T7/60 , G06T2207/10044
Abstract: 本发明属于雷达遥感应用技术领域，具体的说是涉及一种基于线基元聚合的合成孔径雷达机场检测方法。本发明改进了线基元检测器(Line Segment Detector,LSD)，使之适用于SAR图像线基元检测；在此基础上进行广度优先搜索聚合线基元得到机场支持区域；使用所提出的选择性非负极大值抑制从机场支持区域得到潜在机场区域；最后使用虚警控制和显著性分析得到最终的机场区域。本发明通过线基元聚合和显著性分析获得了更好的检测性能，同时提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN107886123A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711088179.0
申请日：2017-11-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达遥感应用技术领域，具体的说是涉及一种基于辅助判决更新学习的合成孔径雷达目标识别方法。本发明的方法利用少量的初始训练样本训练初始模型，新增的未标签的图像作为测试样本，识别结果再作为下一次训练的训练样本，在已有模型的基础上迭代训练直至得到一个识别效率稳定成熟的识别系统。本发明利用卷积神经网络为主体提取SAR目标的深层特征进行分类，再结合辅助分类器的辅助判决，使得新增的无标签SAR图像可以直接运用于已有分类器，同时避免了样本重复训练，提高了识别效率。
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公开(公告)号：CN106707284A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710137645.3
申请日：2017-03-09
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G01S7/41 , G01S13/904 , G01S13/9064
Abstract: 本发明属于雷达信号处理技术领域，涉及一种用于双基地逆合成孔径雷达的成像方法。本发明提出一种基于梯度投影算法的双基地ISAR成像方法，并提出回波信号的稀疏基底的构造方法，使用该方法是为了解决实际情况中大双基地夹角带来的成像低分辩问题，充分利用了大双基地夹角下回波信号缺失带来的稀疏性，直接对双基地ISAR的回波进行稀疏采样，再通过梯度投影算法进行重构，直接得到成像点的高精度的估值。此方法避开了传统算法的诸多限制，利用远低于二倍信号带宽的采样带宽，减轻数据采集、传输、处理、存储的压力，同时，成像质量几乎不受大双基地夹角影响、成像结果无雷达旁瓣杂波干扰、回波信号不完整时可实现超分辨成像。
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