[发明专利]基于多元统计量和深度学习的双航过SAR图像痕迹检测方法在审
| 申请号： | 202110401084.X | 申请日： | 2021-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN113222898A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 邢孟道;石鑫;张金松;孙光才 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 刘长春 |
| 地址： | 710000 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多元统计量和深度学习的双航过SAR图像痕迹检测方法，包括：利用复杂反射变化检测估计器获得双航过SAR图像的差异图像；利用无监督多元统计量方法对所述差异图像进行水域和植被区域的识别和虚警消除，获得虚警消除图像；利用归纳迁移学习和从粗到细图像训练CUnet网络；利用经训练的CUnet网络对待处理图像进行痕迹识别。该方法通过复杂反射变化检测估计器获得双航过SAR图像的差异图像，通过无监督多元统计量获得水域和植被区域，进而得到虚警消除图像，结合原始图像、差异图像和虚警移除图像来构建从粗到细图像，利用从粗到细图像和CUnet进行归纳迁移学习，从而实现小样本情况下的双航过SAR图像痕迹检测，检测效果良好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多元 统计 深度 学习 sar 图像 痕迹 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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