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公开(公告)号：CN113075660B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110414194.X
申请日：2021-04-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请实施例公开了基于极化合成孔径雷达SAR反演海面风浪参数的方法及装置，包括：11、根据所读取的待处理区域的全极化SAR图像数据，计算海浪斜率谱并确定海浪主波方向；12、以所述海浪主波方向作为该待处理区域风场的风向初始值；根据风向初始值确定待处理区域风场的风速，根据所确定的风速以及预置的CMOD‑5模型确定待处理区域的风向；13、将当前确定的风向作为风向初始值；根据该风向初始值确定待处理区域的风速，并得到当前确定的风速和上一次确定的风速之间的差值绝对值，根据当前确定的风速以及预置的CMOD‑5模型确定待处理区域的风向；14、如果差值绝对值小于或等于预设阈值，则输出当前确定的风速以及风向；如果差值大于预设阈值时，则返回步骤13。
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公开(公告)号：CN112882026B
公开(公告)日：2023-04-11
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：CN112200845A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011136591.7
申请日：2020-10-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种图像配准方法和装置，该方法包括：获取多个遥感图像，并从多个遥感图像中确定出参考图像和待配准图像；通过训练好的特征提取模型分别提取参考图像的第一区域特征图和待配准图像的第二区域特征图；基于信息熵，根据预设的相似性度量函数对所述第一区域特征图和所述第二区域特征图进行迭代配准，以获取最优变换参数矩阵；采用所述最优变换参数矩阵对所述待配准图像进行配准，获取配准后图像。通过该实施例方案，实现了图像的快速、准确配准。
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公开(公告)号：CN112147591B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202010877048.6
申请日：2020-08-27
Applicant: 清华大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种极化雷达海面舰船检测方法及装置，其包括：对输入数据进行预处理，并对海面舰船目标进行粗检测，得到疑似舰船目标的预检测结果；基于预检测结果，与目标典型极化特征的分布情况相结合，利用广义相对最优极化对极化雷达数据进一步检测；将检测结果进行去除虚警处理，得到最终检测结果并输出。本发明结合了极化白化滤波器和广义相对最优极化检测器的优点，充分利用了目标自身的极化特征与海杂波散射矩阵满足的统计分布特征，提高了极化雷达舰船检测系统的检测能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110008785B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201810007812.7
申请日：2018-01-04
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种目标识别方法和装置，包括：对极化合成孔径雷达SAR图像进行超像素分割；确定超像素分割后的每一个区块所属的目标，以实现目标识别。本申请通过对极化SAR图像进行超像素分割，继而通过确定超像素分割后的每一个区块所述的目标，从而最终确定目标，实现了从极化SAR图像中识别出目标，且该方法以区块为单元进行计算，而不是以像素为单元进行计算，同时考虑到了区块之间的相关性，从而提高了运算速度，提高了目标识别的准确度。
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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：CN110008785A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201810007812.7
申请日：2018-01-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种目标识别方法和装置，包括：对极化合成孔径雷达SAR图像进行超像素分割；确定超像素分割后的每一个区块所属的目标，以实现目标识别。本申请通过对极化SAR图像进行超像素分割，继而通过确定超像素分割后的每一个区块所述的目标，从而最终确定目标，实现了从极化SAR图像中识别出目标，且该方法以区块为单元进行计算，而不是以像素为单元进行计算，同时考虑到了区块之间的相关性，从而提高了运算速度，提高了目标识别的准确度。
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公开(公告)号：CN113075660A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110414194.X
申请日：2021-04-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请实施例公开了基于极化合成孔径雷达SAR反演海面风浪参数的方法及装置，包括：11、根据所读取的待处理区域的全极化SAR图像数据，计算海浪斜率谱并确定海浪主波方向；12、以所述海浪主波方向作为该待处理区域风场的风向初始值；根据风向初始值确定待处理区域风场的风速，根据所确定的风速以及预置的CMOD‑5模型确定待处理区域的风向；13、将当前确定的风向作为风向初始值；根据该风向初始值确定待处理区域的风速，并得到当前确定的风速和上一次确定的风速之间的差值绝对值，根据当前确定的风速以及预置的CMOD‑5模型确定待处理区域的风向；14、如果差值绝对值小于或等于预设阈值，则输出当前确定的风速以及风向；如果差值大于预设阈值时，则返回步骤13。
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公开(公告)号：CN112147591A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010877048.6
申请日：2020-08-27
Applicant: 清华大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种极化雷达海面舰船检测方法及装置，其包括：对输入数据进行预处理，并对海面舰船目标进行粗检测，得到疑似舰船目标的预检测结果；基于预检测结果，与目标典型极化特征的分布情况相结合，利用广义相对最优极化对极化雷达数据进一步检测；将检测结果进行去除虚警处理，得到最终检测结果并输出。本发明结合了极化白化滤波器和广义相对最优极化检测器的优点，充分利用了目标自身的极化特征与海杂波散射矩阵满足的统计分布特征，提高了极化雷达舰船检测系统的检测能力。
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