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基于射线补全区域图和特征学习的SAR图像分割方法

1942018/09/19
咨询成果 发布成果
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 其他电子信息
  • 项目名称 基于射线补全区域图和特征学习的SAR图像分割方法
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明公开了一种基于射线补全区域图和特征学习的SAR图像分割方法，主要解决现有分割方法无法对大片农田等匀质区域进行精确分割的问题。其实现过程为：1.对输入的SAR图像使用初始素描模型得到素描图；2.提出射线聚类方法对素描线进行补全并获取区域图；3.利用区域图将SAR图像划分为像素空间的聚集区域、匀质区域和结构区域；4.对聚集区域和匀质区域分别利用词袋模型进行特征学习和聚类，对结构区域进行分水岭分割和素描线指导的超像素合并，将合并后的超像素利用灰度特征合并到匀质区域，最终得到SAR图像分割结果；与现有技术比较，本发明的分割结果不仅具有良好的区域一致性，而且对边界和线目标有比较精确的定位。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2019/09/19
  • 委托机构 西安电子科技大学
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