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公开(公告)号：CN103456018B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201310405037.8
申请日：2013-09-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于融合和PCA核模糊聚类的遥感图像变化检测方法，主要解决现有技术检测效果不理想，单一类型差异图检测精度低、适用范围窄的问题。其实现步骤为：（1）输入两时相遥感图像X1和X2，并进行中值滤波；（2）计算滤波后两幅图像的差值图、对数比值图和均值比图；（3）对该3幅图像进行融合，得到融合后的图像Xd；（4）用PCA方法对融合后图像进行特征提取，得到每个像素的特征向量，构成特征空间矩阵（；5）用基于核的模糊C均值方法将特征空间矩阵聚成两类；（6）根据聚类结果得到最终的变化检测结果图。本发明具有较好的抗噪性能和检测精度，对不同类型的遥感图像均可获得较好的效果，可应用于环境监测、灾害评估领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112216993B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202011010696.8
申请日：2020-09-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01Q15/00
Abstract: 本发明属于新型人工电磁材料领域，具体涉及一种超薄超宽带的棋盘结构RCS缩减超表面。本发明基于人工磁导体AMC结构，通过两种超表面基本单元复合结构的顶层金属图形的设计以及进一步的材料和尺寸的选择，将基本单元0和1进行阵列排布构成超级单元0和1后，将两种超级单元按照棋盘结构设计获得。在8‑12GHz波段，使其相位差能在较宽的频段内满足RCS缩减需求，且适用于高温环境。本发明超表面厚度较薄，介质厚度为2.3mm，整体超表面厚度为2.37mm，相比于现有技术减少了0.7mm；频带宽，缩减效果好，10dB以上的带宽可达3GHz，相对带宽可达26.9％，在8‑12GHz工作时，最大的RCS缩减值为25dB；解决了超表面在保证带宽的同时降低超表面的厚度以及可应用于高温环境的技术问题。
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公开(公告)号：CN112216993A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011010696.8
申请日：2020-09-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01Q15/00
Abstract: 本发明属于新型人工电磁材料领域，具体涉及一种超薄超宽带的棋盘结构RCS缩减超表面。本发明基于人工磁导体AMC结构，通过两种超表面基本单元复合结构的顶层金属图形的设计以及进一步的材料和尺寸的选择，将基本单元0和1进行阵列排布构成超级单元0和1后，将两种超级单元按照棋盘结构设计获得。在8‑12GHz波段，使其相位差能在较宽的频段内满足RCS缩减需求，且适用于高温环境。本发明超表面厚度较薄，介质厚度为2.3mm，整体超表面厚度为2.37mm，相比于现有技术减少了0.7mm；频带宽，缩减效果好，10dB以上的带宽可达3GHz，相对带宽可达26.9％，在8‑12GHz工作时，最大的RCS缩减值为25dB；解决了超表面在保证带宽的同时降低超表面的厚度以及可应用于高温环境的技术问题。
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公开(公告)号：CN104200471A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410437415.5
申请日：2014-08-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应权值图像融合的SAR图像变化检测方法，主要解决现有技术中单一类型差异图检测精度低的问题。其实现步骤为：1.读入不同时刻同一地区的两幅SAR图像，分别进行PPB滤波得到滤波后的图像X1和X2；2.根据滤波后的图像，得到差值图Ds与对数比值图Dl；3.分别对Ds和Dl进行均值滤波，得到均值滤波后的差值图Ds'与中值滤波后的比值图Dl'；4.计算融合参数η(i,j)；5.根据融合参数对差值图Ds'与比值图Dl'进行融合产生差异图D；6.将差异图D聚成不同的两类，得到变化检测结果。本发明具有操作简单、抗噪性好和检测精度高的优点，可应用于环境监测、灾害预测。
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公开(公告)号：CN103456018A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310405037.8
申请日：2013-09-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于融合和PCA核模糊聚类的遥感图像变化检测方法，主要解决现有技术检测效果不理想，单一类型差异图检测精度低、适用范围窄的问题。其实现步骤为：（1）输入两时相遥感图像X1和X2，并进行中值滤波；（2）计算滤波后两幅图像的差值图、对数比值图和均值比图；（3）对该3幅图像进行融合，得到融合后的图像Xd；（4）用PCA方法对融合后图像进行特征提取，得到每个像素的特征向量，构成特征空间矩阵；（5）用基于核的模糊C均值方法将特征空间矩阵聚成两类；（6）根据聚类结果得到最终的变化检测结果图。本发明具有较好的抗噪性能和检测精度，对不同类型的遥感图像均可获得较好的效果，可应用于环境监测、灾害评估领域。
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公开(公告)号：CN104200471B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201410437415.5
申请日：2014-08-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应权值图像融合的SAR图像变化检测方法，主要解决现有技术中单一类型差异图检测精度低的问题。其实现步骤为：1.读入不同时刻同一地区的两幅SAR图像，分别进行PPB滤波得到滤波后的图像X1和X2；2.根据滤波后的图像，得到差值图Ds与对数比值图Dl；3.分别对Ds和Dl进行均值滤波，得到均值滤波后的差值图Ds'与中值滤波后的比值图Dl'；4.计算融合参数η(i,j)；5.根据融合参数对差值图Ds'与比值图Dl'进行融合产生差异图D；6.将差异图D聚成不同的两类，得到变化检测结果。本发明具有操作简单、抗噪性好和检测精度高的优点，可应用于环境监测、灾害预测。
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