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公开(公告)号：CN116400351B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202310277229.9
申请日：2023-03-21
申请人： 大连理工大学 , 中国人民解放军海军大连舰艇学院
摘要： 本发明涉及遥感技术领域，特别是涉及一种基于自适应区域生长法的雷达回波图像目标物处理方法。通过在雷达海表面回波图像中选取海浪参数反演区域并转化到笛卡尔坐标；基于自适应区域生长判定算法，确定图像中目标物所在位置；基于均值填充过渡算法，去除目标物并进行图像填充三步对雷达回波图像进行处理。本发明提出自适应区域生长方法能够实现雷达图像的目标物干扰的去除，提高后续提取信息的精度。
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公开(公告)号：CN116503268A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310277646.3
申请日：2023-03-21
申请人： 中国人民解放军海军大连舰艇学院 , 大连理工大学
摘要： 本发明涉及遥感技术领域，特别是涉及一种用于雷达回波图像的质量改进方法；本发明通过在雷达海表面回波图像中选取海浪参数反演区域并转化到笛卡尔坐标；基于二层判定中值滤波算法，进行图像中的同频干扰处理基于自适应区域生长修复法，分割出海浪图像中的目标物干扰并对原目标物区域进行修复。经验证，本发明所用算法处理后的图像最终能够得到清晰的海浪图像，提高提取信息的准确率。
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公开(公告)号：CN116503268B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202310277646.3
申请日：2023-03-21
申请人： 中国人民解放军海军大连舰艇学院 , 大连理工大学
摘要： 本发明涉及遥感技术领域，特别是涉及一种用于雷达回波图像的质量改进方法；本发明通过在雷达海表面回波图像中选取海浪参数反演区域并转化到笛卡尔坐标；基于二层判定中值滤波算法，进行图像中的同频干扰处理基于自适应区域生长修复法，分割出海浪图像中的目标物干扰并对原目标物区域进行修复。经验证，本发明所用算法处理后的图像最终能够得到清晰的海浪图像，提高提取信息的准确率。
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公开(公告)号：CN116400351A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310277229.9
申请日：2023-03-21
申请人： 大连理工大学 , 中国人民解放军海军大连舰艇学院
摘要： 本发明涉及遥感技术领域，特别是涉及一种基于自适应区域生长法的雷达回波图像目标物处理方法。通过在雷达海表面回波图像中选取海浪参数反演区域并转化到笛卡尔坐标；基于自适应区域生长判定算法，确定图像中目标物所在位置；基于均值填充过渡算法，去除目标物并进行图像填充三步对雷达回波图像进行处理。本发明提出自适应区域生长方法能够实现雷达图像的目标物干扰的去除，提高后续提取信息的精度。
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公开(公告)号：CN116503716A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310276793.9
申请日：2023-03-21
申请人： 大连理工大学 , 中国人民解放军海军大连舰艇学院
摘要： 本发明提供一种雷达图像衍生与数据库扩容的方法，具体过程为：首先建立三维海浪波面，通过雷达成像原理，在三维数值波面中加入调制信息，仿真雷达波面图像，形成仿真雷达图像数据库；其次，获取实测雷达图像，将极坐标雷达图像转换成笛卡尔坐标并进行预处理，对预处理的雷达图像做自适应二值化，在此基础上进行闭运算和灰度填充，从而形成实测雷达波面图像数据库；最后，融合仿真雷达图像数据库和处理后的实测雷达图像数据库，扩充雷达波面图像数据库。该方法有效弥补了采用人工智能方法反演海浪参数时数据库缺乏中高海况下的图像数据，导致模型普适性不够的问题。
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公开(公告)号：CN116400352B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202310277448.7
申请日：2023-03-21
申请人： 大连理工大学 , 中国人民解放军海军大连舰艇学院
摘要： 本发明涉及遥感技术领域，特别是涉及一种基于相关性分析的雷达回波图像海浪纹理检测方法。通过在雷达海表面回波图像中选取海浪参数反演区域并转化到笛卡尔坐标；基于自适应逐层校对算法，进行海浪纹理的灰度异常自适应检测；基于改进均值相关系数算法，进行雷达回波图像的方位向上的均值相关系数计算；将均值相关系数与海浪纹理特性判断阈值进行比较，判定选取区域是否有海浪纹理特性。经试验验证，该方法能够有效地筛选出含有海浪纹理的图像用于探究实验。
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公开(公告)号：CN116500611A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310276641.9
申请日：2023-03-21
申请人： 大连理工大学 , 中国人民解放军海军大连舰艇学院
IPC分类号： G01S13/89 , G01S13/95 , G01C13/00 , G06V20/10 , G06V10/32 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的雷达波面图像海浪参数反演方法，采用导航雷达采集到的原始雷达波面图像，选取合适的反演区域，并进行坐标转换，对雷达波面图像进行预处理，建立雷达波面图像标准数据库，将该数据库中的图像数据输入到卷积神经网络中，进行特征提取，最后输出海浪波高和周期的特征值，进行海浪参数计算，最后通过与浮标和传统方法计算结果进行对比，本发明的反演方法提高了海浪参数的解算精度。
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公开(公告)号：CN116400352A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310277448.7
申请日：2023-03-21
申请人： 大连理工大学 , 中国人民解放军海军大连舰艇学院
摘要： 本发明涉及遥感技术领域，特别是涉及一种基于相关性分析的雷达回波图像海浪纹理检测方法。通过在雷达海表面回波图像中选取海浪参数反演区域并转化到笛卡尔坐标；基于自适应逐层校对算法，进行海浪纹理的灰度异常自适应检测；基于改进均值相关系数算法，进行雷达回波图像的方位向上的均值相关系数计算；将均值相关系数与海浪纹理特性判断阈值进行比较，判定选取区域是否有海浪纹理特性。经试验验证，该方法能够有效地筛选出含有海浪纹理的图像用于探究实验。
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公开(公告)号：CN116400307A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310277081.9
申请日：2023-03-21
申请人： 中国人民解放军海军大连舰艇学院 , 大连理工大学
摘要： 本发明属于海洋遥感技术领域，涉及一种雷达海浪参数测量的标定方法。通过雷达天线入射到海面‑反射产生的雷达信号，测量不同海况下的雷达信号数据，分析处理雷达图像数据和浮标数据库，构建深度卷积神经网络的标定模型，形成海浪参数测量的标定算法，标定雷达图像数据。本发明降低了采用雷达波面图像反演海浪参数的误差，提高了海浪参数反演的准确性和可靠性。
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