一种基于监督方法的遥感图像潜在目标区域检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201210408888.3
IPC分类号：G06K9/66;G06K9/46
申请日期：
2012-10-23
申请人：
西北工业大学

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著录项信息

专利名称	一种基于监督方法的遥感图像潜在目标区域检测方法
申请号	CN201210408888.3	申请日期	2012-10-23
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2013-02-27	公开/公告号	CN102945378A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/66 ? 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〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕 G06K9/64 应用带有许多基准的多个图像信号的同时比较或相关的，例如，电阻矩阵〔3〕 G06K9/66 这些基准通过适宜的方法是能够进行调节的，例如，学习〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;6;;;G;0;6;K;9;/;4;6查看分类表>
申请人	西北工业大学	申请人地址	陕西省西安市友谊西路127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	西北工业大学	当前权利人	西北工业大学
发明人	韩军伟;张鼎文;郭雷;周培诚;程塨;姚西文
代理机构	西北工业大学专利中心	代理人	王鲜凯

摘要

本发明涉及一种基于监督方法遥感图像目标潜在区域检测方法，可以应用于复杂背景下的遥感图像多类感兴趣目标区域检测和定位。特征在于：在对遥感图像多类目标潜在区域进行检测时，首先提取相应的显著性特征分量，然后利用训练样本中的显著性特征进行训练得出SVM分类器参数，再将训练好的分类器用于测试图像中得到测试图像的显著图，最后利用自适应阈值分割方法对显著图进行分割，得出目标潜在区域的二值图。该方法具有较高的检测精度和较低的虚警率，与现有方法相比具有明显优势。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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