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公开(公告)号：CN101694720A
公开(公告)日：2010-04-14
申请号：CN200910024296.X
申请日：2009-10-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间关联条件概率融合的多时相SAR图像变化检测方法，主要解决传统变化检测方法在保持变化区域的完整性时，伪变化区域较多的问题，具体实现步骤为：(1)对增强Lee滤波后的两时相SAR图像进行分割；(2)创建条件概率差异图并求得用于融合的空间关联条件概率；(3)利用空间关联条件概率融合两时相分割结果，得到融合差异图；(4)对融合差异图取阈值得到变化检测结果。本发明在较好地保证变化区域完整性的同时，减少了伪变化区的出现，提高了变化检测的精度，可用于多时相SAR图像的火灾、水灾等灾害的评估。
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公开(公告)号：CN101667292A
公开(公告)日：2010-03-10
申请号：CN200910024055.5
申请日：2009-09-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于免疫克隆和投影寻踪的SAR图像分割系统及分割方法。该系统包括：图像特征提取模块、初始标签选择子模块、投影方向选择子模块和子空间聚类子模块。图像特征提取模块，提取输入图像的灰度共生矩阵、小波、brushlet和contourlet特征；初始标签选择子模块，对图像特征进行聚类获得初始标签，传输给投影方向选择子模块计算线性判别分析投影指标，并获得最优投影方向；子空间聚类子模块，将图像特征投影到最优投影方向，获得最优子空间，对最优子空间进行聚类，获得聚类标签，并返回至初始标签选择子模块迭代获得最终聚类标签，并与图像像素对应，获得最终图像分割结果。本发明具有分割精度高的优点，可用于军事侦察手段以及民用和工业领域。
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公开(公告)号：CN101650439A
公开(公告)日：2010-02-17
申请号：CN200910023723.2
申请日：2009-08-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差异边缘和联合概率一致性的遥感影像变化检测方法，主要解决传统方法在提高抗噪声能力时，无法较好地保持变化区完整性的问题。具体实现步骤为：对输入的两时相影像采用灰度一致性校正，并创建联合概率一致性图；求取两时相原始图像的canny边缘图，并获得差异边缘图；确定引起配准噪声的差异边缘的位置；结合联合概率一致性构建新差异图；对新差异图取OTSU阈值，获得最终的变化检测结果。本分明在消除噪声的同时实现了变化区块空间一致性的保持，提高了的变化检测结果的精度，可用于多时相遥感影像的火灾、水灾等灾害的评估。
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公开(公告)号：CN101634709A
公开(公告)日：2010-01-27
申请号：CN200910023637.1
申请日：2009-08-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度积和主成分分析的SAR图像变化检测方法，主要解决现有技术自适应性差、适用范围窄以及变化检测结果受图像误配准影响的问题。具体实现过程是：首先对输入的两时相SAR图像进行对数比运算得到差异图，对其进行小波变换，对每一分解层高频信息都进行多尺度积去噪；然后将每一层去噪后的图像组合起来进行主成分分析变换，并将第一主成分图作为新的差异图；最后采用广义高斯模型的最小错误率阈值对新的差异图分类，得到最后的变化结果图。实验表明本发明能够增强变化信息，抗噪声性强，能够减弱图像误配准的影响，具有很好的适用性，可用于SAR图像的灾情检测。
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公开(公告)号：CN101634706A
公开(公告)日：2010-01-27
申请号：CN200910023641.8
申请日：2009-08-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率SAR图像中水上桥梁的自动检测方法，它涉及SAR图像处理技术领域，主要解决现有方法对背景复杂的图像、桥梁的大小和形状各不相同且灰度值上存在很大差异时不能准确检测桥梁的问题。其实现步骤为：首先采用基于疏散度的方法结合Canny边缘修正提取水域；再根据桥梁与水域的位置关系确定桥梁候选区；然后根据桥梁的几何特性进行直线检测去除伪桥梁区并在桥梁区对桥梁进行定位。该发明能够处理背景复杂的SAR图像，当桥梁的大小和形状各不相同，灰度值上也存在很大差异时，仍然能够有效的检测桥梁，并对桥梁进行精确定位，可用于对桥梁目标的自动检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101634705A
公开(公告)日：2010-01-27
申请号：CN200910023636.7
申请日：2009-08-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于方向信息测度的图像目标变化检测方法，主要解决传统方法对含有高强度噪声的目标变化检测抗噪性能差，检测精度低的缺点。其实现过程包括：(1)利用方向测度提取两幅时相的方向信息；(2)由两幅时相的方向信息测度的差值构造差异图；(3)针对差异图，采用模糊C均值聚类方法，得到变化目标的大致轮廓；(4)根据目标的大致轮廓，确定目标的中心点及包含目标信息的区域块；(5)对含有变化目标信息的区域块滤波，相减得到差异区域块，每个块用最大类间阈值的方法提取变化的目标。本发明具有抗噪性强，检测变化目标精确度高的优点，可用于检测多时相SAR图像变化的目标。
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公开(公告)号：CN101609557A
公开(公告)日：2009-12-23
申请号：CN200910023362.1
申请日：2009-07-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于增强空域－变换域统计模型的纹理图像分割方法，它属于图像处理技术领域。主要解决现有纹理图像分割方法分割准确性差，计算复杂度高的问题。其分割步骤为：(1)输入纹理图像和纹理类别数；(2)对纹理图像分成16×16的粗图像块，对每个图像块进行二维离散小波变换；(3)训练EHMM－HMT参数，计算粗图像块的似然值及粗尺度上的分割结果；(4)对纹理图像进行分成8×8、4×4和2×2的细图像块；(5)计算粗图像块的似然值及各细尺度上的分割结果；(6)结合边界信息的多尺度MAP融合。本发明具有纹理图像分割准确度高，计算复杂度低的优点，可用于微纹理和宏纹理图像的分割。
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公开(公告)号：CN101571951A
公开(公告)日：2009-11-04
申请号：CN200910022907.7
申请日：2009-06-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域概率密度函数特征的水平集图像分割方法，主要解决了现有方法不能有效处理自然图像的纹理基元在纹理尺度和纹理方向上的多变性的问题。其实现步骤为：初始化水平集函数；设置水平集函数迭代次数初始值和最大值；计算邻域概率密度函数特征集合；计算子集概率密度函数特征；计算相似性向量；根据水平集演化方程更新水平集函数；判断是否进入循环，如果是，则重新计算子集概率密度函数特征、相似性向量和水平集函数，否则终止循环，将水平集函数的零水平集作为输入图像的分割边界。本发明由于使用多尺度滑动窗拟合自然图像的纹理基元，较好地处理了纹理基元在纹理尺度和纹理方向上的多变性，可用于自然纹理图像的分割。
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公开(公告)号：CN109598306B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201811489560.2
申请日：2018-12-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于光谱反射率曲线矩阵SRCM和卷积神经网络的高光谱图像分类方法，主要解决现有技术中高光谱图像分类精度低的问题。本发明具体步骤如下：(1)构建卷积神经网络；(2)对待分类的高光谱图像加噪；(3)对图像数据逐波段归一化；(4)生成空间光谱特征矩阵集合；(5)生成堆叠空间光谱反射率曲线矩阵集合；(6)生成训练数据集和测试数据集；(7)训练卷积神经网络；(8)对测试数据集进行分类。本发明利用融合不同层特征的卷积神经网络对高光谱图像的堆叠空间光谱反射率曲线矩阵进行特征学习，从而进行分类，具有针对高光谱图像分类问题精度高的优点。
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公开(公告)号：CN107392940B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201710437638.5
申请日：2017-06-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于堆栈半监督自适应去噪自编码器的SAR图像变化检测方法，解决了现有方法对相干斑噪声点和较多边缘的变化区域检测精度不高的问题。其实现步骤为：首先生成多尺度差异指导图；将时相1图像作为输入来训练SDAE；将多尺度差异指导图、时相1和时相2图像作为输入来训练SSADAE，SSADAE自适应误差函数中使用了SDAE训练得到的权重；然后用SSADAE计算时相1和时相2图像的特征向量；将两者相减得到差异向量，再对其进行FCM分类，得到变化检测结果图。本发明首先提出了多尺度差异指导图，能够突出差异图中的变化区域；之后提出的SSADAE能够利用图像中少量的标记样本，进一步提高变化检测准确度。
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