公开(公告)号：CN102542293A

公开(公告)日：2012-07-04

申请号：CN201110446373.8

申请日：2011-12-27

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 朱辰贤 ,  柳彬 ,  浮瑶瑶 ,  汪炜 ,  于秋则 ,  刘兴钊 ,  郁文贤

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种针对高分辨率SAR图像场景解译的一类提取分类方法，包括：S1：重叠分割图像：使用固定大小固定步长的滑动窗口将SAR图像分割成多个子图像，其中滑动的步长小于子图像的尺寸，相邻的子图像间存在部分重叠区域；S2：图像表征：针对SAR图像中存在的不同类别，选择分别适合于每个类别的特征作为分类依据，对于每个类别的分类建立独立的、专用的、合适的特征空间；S3：一类提取分类，包括：对于分布面积较大的地物区域，使用切片级提取；对于分布狭窄、稀疏的区域，使用图像级提取；S4：最终判决，包括：S41：对切片级提取结果做空间相关性分析；S42：将图像级提取结果覆盖于切片级提取结果上之后，进行语义相关性分析。

公开(公告)号：CN102722883A

公开(公告)日：2012-10-10

申请号：CN201210111531.9

申请日：2012-04-16

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 胡昊 ,  柳彬 ,  周雨浩 ,  浮瑶瑶 ,  于秋则 ,  刘兴钊 ,  郁文贤

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明提供一种具有空间自适应性的极化SAR图像分割方法，主要解决现有的分割技术在空间复杂度自适应性上的不足导致分割结果无法体现图像细节信息的问题。该方法首先结合H/α-ML Wishart聚类和四叉树分解得到大小不等、能够自适应场景复杂度的初始分割区域，然后利用复Wishart分布和马尔科夫随机场(MRF)对初始分割区域的大小和形状进行调整，得到最终的分割结果。本发明充分有效利用了极化SAR图像的极化信息，具有良好的空间自适应性，分割结果能够很好的保留极化SAR图像中的细节信息，分割速度较快，结果较为精确。

公开(公告)号：CN102722883B

公开(公告)日：2015-06-17

申请号：CN201210111531.9

申请日：2012-04-16

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 胡昊 ,  柳彬 ,  周雨浩 ,  浮瑶瑶 ,  于秋则 ,  刘兴钊 ,  郁文贤

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明提供一种具有空间自适应性的极化SAR图像分割方法，主要解决现有的分割技术在空间复杂度自适应性上的不足导致分割结果无法体现图像细节信息的问题。该方法首先结合H/α-ML Wishart聚类和四叉树分解得到大小不等、能够自适应场景复杂度的初始分割区域，然后利用复Wishart分布和马尔科夫随机场(MRF)对初始分割区域的大小和形状进行调整，得到最终的分割结果。本发明充分有效利用了极化SAR图像的极化信息，具有良好的空间自适应性，分割结果能够很好的保留极化SAR图像中的细节信息，分割速度较快，结果较为精确。