[发明专利]一种基于信息交互和迁移学习的SAR图像飞机目标检测方法有效
申请号: | 201910485819.4 | 申请日: | 2019-06-05 |
公开(公告)号: | CN110210418B | 公开(公告)日: | 2021-07-23 |
发明(设计)人: | 刘芳;焦李成;王莹;李玲玲;郭雨薇;侯彪;陈璞花;马文萍;杨淑媛 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 高博 |
地址: | 710071 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于信息交互和迁移学习的SAR图像飞机目标检测方法,基于亮暗阈值分割与k近邻选择提取像素空间的感兴趣目标候选区域;将像素空间的每一个感兴趣目标候选区域的位置坐标对应到SAR图像的语义素描图中,得到语义空间中相应的感兴趣目标候选区域的位置和大小;提取语义空间中感兴趣目标候选区域中疑似机翼阴影的素描线段;使用机翼阴影与亮斑局部结构关系的飞机阴影补全方法,得到目标阴影区域图;利用基于素描标注信息的生成对抗迁移学习方法,实现目标阴影区域图的分类与识别,得到最终的飞机目标检测结果。本发明提高了飞机目标检测的准确率,剔除了大量虚警,适用于复杂场景下超高分辨率SAR图像中飞机目标检测。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 信息 交互 迁移 学习 sar 图像 飞机 目标 检测 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于信息交互和迁移学习的SAR图像飞机目标检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、对SAR图像做阈值分割处理,提取SAR图像的亮区域候选图和暗区域候选图;S2、设置亮区域与暗区域的位置关系和距离关系,基于k近邻选择合并亮暗区域,得到多个感兴趣目标候选区域,并将邻近的区域进行合并,得到像素空间的感兴趣目标候选区域Rp,p=1,2,3,...c,c为像素空间感兴趣目标候选区域的个数;S3、将像素空间的每一个感兴趣目标候选区域的位置坐标对应到SAR图像的语义素描图中,得到位置坐标在语义空间中相应的位置和大小,确定语义空间的感兴趣目标候选区域Sp;S4、对语义空间的感兴趣目标候选区域Sp中的语义素描线段进行分析,基于标记统计对素描线段进行分类;S5、对语义空间的感兴趣目标候选区域Sp中代表阴影的语义素描线段集合Y进行分析,提取疑似机翼阴影的素描线段;S6、使用机翼阴影与亮斑局部结构关系进行飞机阴影补全,若候选区域内两侧机翼阴影均完整,则采用步骤S7中的方法进行阴影补全,若候选区域中只出现一侧机翼阴影,则采用步骤S8中的方法进行阴影补全;S7、针对两侧机翼阴影均完整的区域进行阴影补全;S8、针对只出现一侧机翼阴影的区域进行阴影补全;S9、设计飞机目标二值模板集合作为源域数据,并对步骤S7和步骤S8中飞机目标阴影补全方法得到的目标阴影区域图做后处理得到目标域数据;S10、利用基于素描标注信息的生成对抗网络,通过迁移学习方法将源域数据的标签赋给步骤S9的目标域数据,实现目标阴影区域图的分类与识别。
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