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[01832109]基于曲线波滤波器和卷积结构学习的SAR图像分割方法

交易价格: 面议

所属行业:

类型: 非专利

交易方式: 资料待完善

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技术详细介绍

本发明公开了一种基于曲线波滤波器和卷积结构学习的SAR图像分割方法,主要解决现有技术分割SAR图像不准确的问题。其实现步骤是:(1)SAR图像素描化,得到素描图;(2)根据SAR图像的区域图,划分SAR图像的像素子空间;(3)构建曲线波滤波器集合;(4)构造卷积结构学习模型;(5)采用基于曲线波滤波器和卷积结构学习模型的SAR图像分割方法,分割混合聚集结构地物像素子空间;(6)基于素描线聚拢特征的独立目标分割;(7)基于视觉语义规则的线目标分割;(8)采用基于多项式逻辑回归先验模型对匀质区域像素子空间进行分割;(9)合并分割结果,得到SAR图像分割结果。本发明获得了SAR图像的良好分割效果,可用于SAR图像的语义分割。
本发明公开了一种基于曲线波滤波器和卷积结构学习的SAR图像分割方法,主要解决现有技术分割SAR图像不准确的问题。其实现步骤是:(1)SAR图像素描化,得到素描图;(2)根据SAR图像的区域图,划分SAR图像的像素子空间;(3)构建曲线波滤波器集合;(4)构造卷积结构学习模型;(5)采用基于曲线波滤波器和卷积结构学习模型的SAR图像分割方法,分割混合聚集结构地物像素子空间;(6)基于素描线聚拢特征的独立目标分割;(7)基于视觉语义规则的线目标分割;(8)采用基于多项式逻辑回归先验模型对匀质区域像素子空间进行分割;(9)合并分割结果,得到SAR图像分割结果。本发明获得了SAR图像的良好分割效果,可用于SAR图像的语义分割。

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