基于深度堆栈网络的极化SAR影像变化检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710440095.2
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06T7/33
申请日期：
2017-06-12
申请人：
西安电子科技大学

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著录项信息

专利名称	基于深度堆栈网络的极化SAR影像变化检测方法
申请号	CN201710440095.2	申请日期	2017-06-12
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-11-17	公开/公告号	CN107358162A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;T;7;/;3;3查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市雁塔区太白南路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	焦李成;屈嵘;张佳琪;唐旭;杨淑媛;侯彪;马文萍;刘芳;尚荣华;张向荣;张丹;马晶晶
代理机构	西安通大专利代理有限责任公司	代理人	徐文权

摘要

本发明公开了一种基于深度堆栈网络的极化SAR影像变化检测方法，包括：1)得配准后两幅样本图像的极化散射矩阵S1及配准后两幅待检测图像的极化散射矩阵S2；2)生成极化协方差矩阵C；3)对极化协方差矩阵C进行预处理；4)得特征矩阵F1；5)人工标记配准后两幅样本图像的变化检测标准图；6)得基于图像块的特征矩阵F21；7)得配准后两幅待检测图像对应的基于图像块的特征矩阵F22；8)构建训练数据集D的特征矩阵W1及测试数据集T的特征矩阵W2；9)构建基于深度堆栈网络的极化SAR影像变化检测模型；10)对模型进行训练；11)根据训练后的模型对特征矩阵F22进行变化检测，该方法能够实现极化SAR影像的变化检测，操作较为简单。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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