基于梯度比率的SAR圖像局部特征提取方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201910206948.5 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN110414531A 公開（公告）日 2019-11-05
申請(qǐng)公布號(hào) CN110414531A 申請(qǐng)公布日 2019-11-05
分類號(hào) G06K9/46（2006.01）I; G06K9/62（2006.01）I; G06K9/00（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 王慶; 雷富強(qiáng); 王文亮; 張巍; 王金魁; 趙斌 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 中船（浙江）海洋科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 寧波市鄞州甬致專利代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 中船（浙江）海洋科技有限公司
地址 316000 浙江省舟山市舟山海洋科學(xué)城A區(qū)(百川道11號(hào))-B12號(hào)工位
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 基于梯度比率的SAR圖像局部特征提取方法，包括以下步驟：1、首先計(jì)算原始SAR圖像所有像素的梯度比率特征值GRP；2、利用判別函數(shù)對(duì)每個(gè)像素生成其相應(yīng)范圍鄰域的二值化編碼串，作為描述其特性的局部梯度比率二值模式；然后合并旋轉(zhuǎn)后具有相同最小模式的二值編碼模式，計(jì)算其值，得到原始SAR圖像的局部梯度比率直方圖；4、采用對(duì)稱KL準(zhǔn)則SKLD比較不同圖像的特征相似性，作為對(duì)特征描述子準(zhǔn)確性的衡量；本發(fā)明提出的特征提取算法不僅能夠克服SAR圖像乘性噪聲的影響，而且對(duì)目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)變化有很好的魯棒性。