基于高斯混合模型分类的SAR图像检索方法

发明专利无效专利

申请号：
CN200910022498.0
IPC分类号：G06F17/30;G06K9/66;G01S13/90
申请日期：
2009-05-13
申请人：
西安电子科技大学

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著录项信息

专利名称	基于高斯混合模型分类的SAR图像检索方法
申请号	CN200910022498.0	申请日期	2009-05-13
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2009-10-07	公开/公告号	CN101551809
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0;;;G;0;6;K;9;/;6;6;;;G;0;1;S;1;3;/;9;0查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市太白路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;唐旭;侯彪;张向荣;王爽;马文萍
代理机构	陕西电子工业专利中心	代理人	王品华;朱红星

摘要

本发明公开了一种基于高斯混合模型分类的SAR图像检索方法，主要解决现有SAR图像检索方法检索时间长和检索精度低的问题。其检索过程包括：建立SAR图像库{I1，I2，…，Ik}，并挑选相对纹理均匀、易识别的SAR图像{I1，I2，…，Il}；提取所有图像的特征向量{f1，f2，…，fn}；将挑选出的SAR图像{I1，I2，…，Il}分成{c1，c2，…，cm}类，并用对应的特征向量作为训练样本，训练高斯混合模型；用训练好的高斯混合模型，对整个图库{I1，I2，…，Ik}分类，得到具有类标的图像库；对用户输入的查问图像I′，提取其特征向量f′，并用训练好的高斯混合模型进行分类得到其类别数ci；计算查询图像I′与图库中ci类的所有图像的区域综合特征的相似距离，并依照该距离从小到大的顺序返回用户需要数量的图像。本发明具有检索速度快检索精度高的优点，可用于大量SAR图像的检索。

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