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龍圖騰網(wǎng)恭喜西安電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于PolSAR-SIFT關(guān)鍵點(diǎn)的PolSAR圖像艦船檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114882244B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210177811.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/46；該發(fā)明授權(quán)一種基于PolSAR-SIFT關(guān)鍵點(diǎn)的PolSAR圖像艦船檢測(cè)方法是由王英華;谷明非;劉宏偉;王鵬輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于PolSAR-SIFT關(guān)鍵點(diǎn)的PolSAR圖像艦船檢測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于PolSAR?SIFT關(guān)鍵點(diǎn)的PolSAR圖像艦船檢測(cè)方法，包括：采集同一場(chǎng)景不同極化方式的多幅原始PolSAR圖像；根據(jù)所述多幅PolSAR圖像獲得圖像的極化協(xié)方差矩陣；利用所述極化協(xié)方差矩陣構(gòu)建PolSAR?Harris響應(yīng)函數(shù)圖像并提取當(dāng)前場(chǎng)景中的所有關(guān)鍵點(diǎn)，組成關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)集合；根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)集合獲得預(yù)選目標(biāo)區(qū)域，并通過(guò)變化指示參數(shù)篩選出一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)區(qū)域；對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域的SPAN圖像進(jìn)行二值分割獲得二值圖，并利用所述二值圖完成艦船檢測(cè)。本發(fā)明針對(duì)PolSAR數(shù)據(jù)定義了一種基于指數(shù)加權(quán)黎曼距離的梯度，將針對(duì)單通道SAR數(shù)據(jù)的SAR?SIFT關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法擴(kuò)展到PolSAR數(shù)據(jù)中，在獲取艦船目標(biāo)區(qū)域的時(shí)候引入了變化指示參數(shù)，通過(guò)該參數(shù)篩除位于海面的潛在目標(biāo)區(qū)域，降低了虛警率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于PolSAR-SIFT關(guān)鍵點(diǎn)的PolSAR圖像艦船檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于PolSAR-SIFT關(guān)鍵點(diǎn)的PolSAR圖像艦船檢測(cè)方法，其特征在于，包括：S1：采集同一場(chǎng)景不同極化方式的多幅原始PolSAR圖像；S2：根據(jù)所述多幅PolSAR圖像獲得圖像的極化協(xié)方差矩陣；S3：利用所述極化協(xié)方差矩陣構(gòu)建PolSAR-Harris響應(yīng)函數(shù)圖像并提取當(dāng)前場(chǎng)景中的所有關(guān)鍵點(diǎn)，組成關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)集合；S4：根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)集合獲得預(yù)選目標(biāo)區(qū)域，并通過(guò)變化指示參數(shù)篩選出一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)區(qū)域；S5：對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域的SPAN圖像進(jìn)行二值分割獲得二值圖，并利用所述二值圖完成艦船檢測(cè)，所述S3包括：S31：根據(jù)極化協(xié)方差矩陣C和指數(shù)加權(quán)算子獲得圖像中每個(gè)像素點(diǎn)a,b處上、下、左、右四個(gè)方向的指數(shù)加權(quán)極化協(xié)方差矩陣MCu,α、MCd,α、MCl,α和MCr,α： 其中，Ca+x,b+y表示像素點(diǎn)a+x,b+y對(duì)應(yīng)的極化協(xié)方差矩陣，α表示指數(shù)加權(quán)算子中的尺度參數(shù)，R表示實(shí)數(shù)域，R-表示負(fù)實(shí)數(shù)域，R+表示正實(shí)數(shù)域；S32：利用所述指數(shù)加權(quán)的極化協(xié)方差矩陣MCu,α、MCd,α、MCl,α和MCr,α構(gòu)建PolSAR-Harris響應(yīng)函數(shù)圖像；S33：利用所述PolSAR-Harris響應(yīng)函數(shù)圖像提取當(dāng)前場(chǎng)景中的關(guān)鍵點(diǎn)，所述S32包括：S321：利用所述指數(shù)加權(quán)的極化協(xié)方差矩陣MCu,α、MCd,α、MCl,α和MCr,α獲取垂直方向的指數(shù)加權(quán)黎曼距離RDv,α和水平方向的指數(shù)加權(quán)黎曼距離RDh,α： 其中，tr·表示矩陣的跡；S322：利用垂直方向的指數(shù)加權(quán)黎曼距離RDv,α和水平方向的指數(shù)加權(quán)黎曼距離RDh,α定義圖像的垂直梯度GRDv,α和圖像的水平梯度GRDh,α：GRDv,α＝logRDv,α,GRDh,α＝logRDh,α；S323：利用所述垂直梯度GRDv,α和所述水平梯度GRDh,α定義PolSAR-Harris矩陣CPSH，并利用所述PolSAR-Harris矩陣CPSH獲得PolSAR-Harris響應(yīng)函數(shù)圖像RPSH： RPSHx,y,α＝detCPSHx,y,α-d·trCPSHx,y,α2其中，det·表示求矩陣的行列式，d為經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差為的高斯卷積核。

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