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公开(公告)号：CN107341824B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710437271.7
申请日：2017-06-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种图像配准的综合评价指标生成方法，其步骤包括：在初始匹配特征点对中随机选取，得到其子集，利用子集计算变换矩阵；计算每对匹配特征点对的匹配误差和所有匹配误差的均值，通过前者小于后者的数目获得累积误差消除指标Z；计算参考图像中不同匹配特征点对间距离总和，将参考图像划分图像块，统计其中的匹配特征点对占比与其最大值和最小值之差，获得分布指标P；计算每对匹配特征点对的匹配量化误差并求和，得到匹配量化误差指标O；计算所有匹配特征点对匹配误差均值并求出均值量化误差指标R；将Z、P、O和R组合计算最终的综合评价指标RE。本发明能够有效解决RMSE类似评价指标会受到特征点数目和误差均值影响的问题。
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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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公开(公告)号：CN107392940A
公开(公告)日：2017-11-24
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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公开(公告)号：CN107341824A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710437271.7
申请日：2017-06-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种图像配准的综合评价指标生成方法，其步骤包括：在初始匹配特征点对中随机选取，得到其子集，利用子集计算变换矩阵；计算每对匹配特征点对的匹配误差和所有匹配误差的均值，通过前者小于后者的数目获得累积误差消除指标Z；计算参考图像中不同匹配特征点对间距离总和，将参考图像划分图像块，统计其中的匹配特征点对占比与其最大值和最小值之差，获得分布指标P；计算每对匹配特征点对的匹配量化误差并求和，得到匹配量化误差指标O；计算所有匹配特征点对匹配误差均值并求出均值量化误差指标R；将Z、P、O和R组合计算最终的综合评价指标RE。本发明能够有效解决RMSE类似评价指标会受到特征点数目和误差均值影响的问题。
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