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公开(公告)号：CN113506233B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202110772455.5
申请日：2021-07-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的SAR图像自聚焦方法，主要解决传统方法处理具有空变误差的SAR图像聚焦效果差和耗时的问题。其实现方案为：1)获取多幅粗聚焦SAR图像，将其按照比例随机划分为训练集和测试集；2)构建由八个卷积层和四个反卷积层级联组成的SAR自聚焦网络模型；3)构造SAR自聚焦神经网络的模型损失函数Loss；4)利用训练数据集对SAR图像自聚焦神经网络进行训练，直到损失函数收敛，得到训练好的网络模型；5)将测试集中的粗聚焦SAR图像输入到训练好的网络模型中，得到聚焦后的SAR图像。本发明能够精确地估计运动误差导致的二维相位误差，提高了聚焦性能，加快了聚焦速度，可用于SAR图像成像。
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公开(公告)号：CN114494371A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111667562.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度相位一致性的光学图像和SAR图像配准方法，旨在提高图像配准精度，实现步骤为：1.分别选取光学图像作为参考图像和SAR图像作为待配准图像；2.分别构建参考图像和待配准图像的多尺度细节增强高斯金字塔；3.对参考图像和待配准图像的多尺度细节增强高斯金字塔分别进行相位一致性边缘检测，生成参考图像和待配准图像的多尺度PC特征图；4.对参考图像的多尺度PC特征图进行Harris特征点检测；5.利用NCC配准算法对Harris特征点的参考模板以及对应的待匹配模板进行匹配，得到精确匹配点对；6.根据匹配点对计算空间变换参数，对待配准图像进行空间变换，得到配准图像。本发明能有效提高光学和SAR图像配准效率，实现快速鲁棒的配准。
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公开(公告)号：CN110728695B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201911003255.2
申请日：2019-10-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像区域积累的视频SAR运动目标检测方法，主要解决现有视频SAR运动目标检测不稳健的问题。其实现方案为：1)设计积累窗并对视频SAR图像序列进行区域积累；2)确定积累门限并对积累结果进行图像重整；3)对重整后的图像二值分割；4)对二值分割后的图像进行连通域大小统计并保留大小在0.4倍目标所占像素点总数与2倍目标所占像素点总数范围内的连通域；5)对连通域处理后的图像进行帧间相关处理去除非目标阴影，完成运动目标检测。本发明通过对视频SAR图像进行区域化的多帧联合检测，有效抑制了虚警和漏警概率并提高了检测性能，可用于视频SAR运动目标的跟踪和实时探测。
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公开(公告)号：CN108132465B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201711330497.3
申请日：2017-12-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于反射天线的太赫兹雷达前视成像方法，其主要思路为：确定太赫兹雷达，且所述太赫兹雷达包括一个移相反射天线，将移相反射天线的相位中心处于不同位置时的状态分别记为波位，波位移动的方向为方位向；设定波位总个数为Na，进而得到Na个波位的回波信号二维波数谱；计算三阶泰勒展开后Na个波位的回波信号二维波数谱简化结果；和四阶泰勒展开后Na个波位的回波信号二维波数谱后；进行相位补偿、逆快速傅立叶变换、方位去斜、方位向快速傅里叶变换和扇贝效应去除，得到扇贝效应去除后Na个波位的回波信号方位去斜二维波数谱，所述扇贝效应去除后Na个波位的回波信号方位去斜二维波数谱为基于反射天线的太赫兹雷达前视成像结果。
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公开(公告)号：CN112183534B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202011067690.4
申请日：2020-10-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/155 , G06T7/194 , G06T7/507 , G06T7/73 , G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于视频合成孔径雷达的动目标智能联合检测方法，主要解决现有技术对动目标检测虚警高及泛化性能差的问题。其方案为：获取训练数据；分别构建提供高分辨雷达图像候选区子网络和提供低分辨距离多普勒谱候选区子网络；通过坐标变换得到在图像和距离多普勒谱中成对存在的候选区，并据此分别构建图像阴影检测子网络和目标多普勒能量检测子网络；将各子网络组合得到完整的联合检测网络，并用训练数据对其训练；将待测试数据输入到训练好的联合检测网络中实现动目标检测。本发明利用动目标在高分辨图像与低分辨距离多普勒谱中的不同信息，提升了对动目标检测的虚警控制能力和泛化能力，可用于视频合成孔径雷达运动目标阴影检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113506233A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110772455.5
申请日：2021-07-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的SAR图像自聚焦方法，主要解决传统方法处理具有空变误差的SAR图像聚焦效果差和耗时的问题。其实现方案为：1)获取多幅粗聚焦SAR图像，将其按照比例随机划分为训练集和测试集；2)构建由八个卷积层和四个反卷积层级联组成的SAR自聚焦网络模型；3)构造SAR自聚焦神经网络的模型损失函数Loss；4)利用训练数据集对SAR图像自聚焦神经网络进行训练，直到损失函数收敛，得到训练好的网络模型；5)将测试集中的粗聚焦SAR图像输入到训练好的网络模型中，得到聚焦后的SAR图像。本发明能够精确地估计运动误差导致的二维相位误差，提高了聚焦性能，加快了聚焦速度，可用于SAR图像成像。
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公开(公告)号：CN112183534A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011067690.4
申请日：2020-10-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/32 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/155 , G06T7/194 , G06T7/507 , G06T7/73 , G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于视频合成孔径雷达的动目标智能联合检测方法，主要解决现有技术对动目标检测虚警高及泛化性能差的问题。其方案为：获取训练数据；分别构建提供高分辨雷达图像候选区子网络和提供低分辨距离多普勒谱候选区子网络；通过坐标变换得到在图像和距离多普勒谱中成对存在的候选区，并据此分别构建图像阴影检测子网络和目标多普勒能量检测子网络；将各子网络组合得到完整的联合检测网络，并用训练数据对其训练；将待测试数据输入到训练好的联合检测网络中实现动目标检测。本发明利用动目标在高分辨图像与低分辨距离多普勒谱中的不同信息，提升了对动目标检测的虚警控制能力和泛化能力，可用于视频合成孔径雷达运动目标阴影检测。
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公开(公告)号：CN112184785A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011063965.7
申请日：2020-09-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MCD度量和VTM的多模态遥感图像配准方法，其方案是：1.选取参考图像并进行分块特征点检测；2.构造参考图像的梯度主方向特征图；3.选取待配准图像并构造其梯度主方向特征图；4.对所有参考图像特征模板和对应的待匹配特征模板进行MCD度量和VTM，得到所有精确匹配点对；5.根据匹配点对估计空间变换参数；6.根据空间变换参数，对待配准图像进行空间变换，得到最终配准图像。本发明能够有效提高图像配准效率，提高对于非线性强度差异的鲁棒性，可用于多模态遥感图像配准中，实现快速鲁棒的配准。
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公开(公告)号：CN106597438A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611079232.6
申请日：2016-11-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/9017
Abstract: 本发明公开了一种基于物理光学的太赫兹雷达回波成像方法，其思路为：确定太赫兹雷达，所述太赫兹雷达包含N个天线，所述太赫兹雷达的检测范围内存在复杂目标，所述复杂目标为电大尺寸目标，然后对复杂目标进行三角面元划分，得到M个三角面元，对N个天线分别进行等间隔采样，得到N个天线的NP个采样点，进而得到NP个经过随机抖动的采样点以及NP个采样点对应的三角面元序列；预先设定W个慢时间，分别得到M个三角面元经过W个慢时间旋转后的可见三角面元区域，以及W个慢时间对应的被照亮可见三角面元区域的时延集合P；依次计算W个慢时间对应的太赫兹雷达回波数据和W个慢时间对应的太赫兹雷达回波数据的最终时域输出S(t)，并计算W个慢时间复杂目标对应的太赫兹雷达回波成像。
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公开(公告)号：CN114185046B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202111488428.1
申请日：2021-12-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 一种基于发射波形参数可调的视频SAR成像系统及方法，使用测控模块测得雷达平台在各个采样点处的实时位置；发射波形产生模块产生基带LFM信号；发射波形预处理模块对基带LFM信号做数字上变频和DA变换；射频发射模块将DA变换后的中频信号与可变本振信号混频；射频接收模块接收被观测场景反射的回波；接收波形预处理模块对回波信号做AD采样和数字下变频；多片多核DSP片间片内并行处理模块做方位向插值重采样与自聚焦算法处理。本发明克服传统PFA成像算法处理后各帧SAR图像位于不同坐标系下后续SAR视频处理时需要图像配准的缺陷，在处理视频SAR回波数据时具有更好的实时性。
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