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龍圖騰網(wǎng)恭喜西安電子科技大學(xué)申請的專利基于SLIC超像素的SAR圖像多特征區(qū)域合并方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115423838B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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)的專利申請?zhí)?專利號為：202211072177.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/187；該發(fā)明授權(quán)基于SLIC超像素的SAR圖像多特征區(qū)域合并方法是由余航;劉志恒;孫逸博;蔣浩然;周綏平設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于SLIC超像素的SAR圖像多特征區(qū)域合并方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出了一種基于SLIC超像素的SAR圖像多特征區(qū)域合并方法，用于提高SAR圖像分割精度。實(shí)現(xiàn)步驟為：采用SLIC超像素算法對SAR圖像進(jìn)行分割；提取每個(gè)超像素的灰度特征和紋理特征；獲取每兩個(gè)相鄰超像素之間的相似性系數(shù)；確定待合并的超像素對；計(jì)算每個(gè)待合并超像素對的合并指數(shù)；獲取SAR圖像多特征區(qū)域合并結(jié)果；判斷超像素的個(gè)數(shù)與閾值的大??；輸出新合并的超像素的SAR圖像。本發(fā)明首先使用SLIC超像素算法對SAR圖像進(jìn)行過分割，然后借助不同特征將相鄰超像素融合，提高了SAR圖像的分割精度。

本發(fā)明授權(quán)基于SLIC超像素的SAR圖像多特征區(qū)域合并方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于SLIC超像素的SAR圖像多特征區(qū)域合并方法，其特征在于，包括如下步驟：1采用SLIC超像素算法對SAR圖像進(jìn)行分割：輸入一幅大小為m×n的SAR圖像，采用簡單線性迭代聚類SLIC超像素算法對該SAR圖像進(jìn)行分割，得到K個(gè)超像素S＝{S1,S2,...,Sk,...,SK}，其中，p為預(yù)設(shè)的超像素大小，20≤p≤25，Sk表示包含Qk個(gè)像素且周長為λk的第k個(gè)超像素；2設(shè)迭代次數(shù)為num，并令num＝0；3提取每個(gè)超像素的灰度特征和紋理特征：提取每個(gè)超像素Sk包括b個(gè)灰度級的灰度直方圖Hk，將Hk作為超像素Sk的灰度特征，得到K個(gè)超像素Sk對應(yīng)的灰度特征集合H＝{H1,H2,...,Hk,...,HK}，同時(shí)通過灰度共生矩陣提取每個(gè)超像素Sk的紋理特征Tk＝{Rk,Ek,Dk}，得到K個(gè)超像素Sk對應(yīng)的紋理特征集合T＝{T1,T2,...,Tk,...,TK}，其中，Rk、Ek、Dk分別表示Sk的對比度、能量、熵；4獲取每兩個(gè)相鄰超像素之間的相似性系數(shù)：4a計(jì)算每兩個(gè)超像素Si與Sj之間的灰度特征相似性系數(shù)GHi,j、紋理特征相似性系數(shù)GTi,j，并通過GHi,j和GTi,j計(jì)算Si與Sj之間的相似性系數(shù)Gi,j：Gi,j＝αGHi,j+GTi,j 其中，i∈[1，K]，j∈[1，K]，且i≠j，α表示相鄰因子，βi表示第i個(gè)超像素Si的歸一化系數(shù)，Hif表示第i個(gè)超像素Si的灰度直方圖Hi第f個(gè)區(qū)間的值，GRi,j、GEi,j、GDi,j分別表示每兩個(gè)超像素Si與Sj之間的對比度相似性系數(shù)、能量相似性系數(shù)和熵相似性系數(shù)，ω1、ω2、ω3分別表示GRi,j、GEi,j、GDi,j的權(quán)重；4b將K個(gè)超像素S中U個(gè)相鄰的超像素的相似性系數(shù)組合為相鄰超像素對相似性系數(shù)集合G＝{G1,G2,...,Gu,...,GU}；5確定待合并的超像素對：采用k均值聚類算法kmeans將相鄰超像素對相似性系數(shù)集合G聚為c類，并計(jì)算每一類的平均相似性系數(shù)，然后將平均相似性系數(shù)最小的一類包含的Y個(gè)相鄰超像素對相似性系數(shù)X＝{G1,G2,...,Gy,...,GY}對應(yīng)的相鄰超像素對O＝{W1,W2,...,Wy,...,WY}作為待合并的超像素對；6計(jì)算每個(gè)待合并超像素對的合并指數(shù)：計(jì)算每個(gè)待合并超像素對Wy的包圍系數(shù)zy，并通過zy和Wy的相似性系數(shù)Gy計(jì)算Wy的合并指數(shù)Ay，得到合并指數(shù)集合A＝{A1,A2,...,Ay,...,AY}，其中： Ay＝Gy×zy其中，λρ和λτ分別表示相鄰的超像素對Wy中兩個(gè)超像素各自的周長，Δλy表示相鄰超像素對Wy中兩個(gè)超像素的公共周長；7獲取SAR圖像多特征區(qū)域合并結(jié)果：對合并指數(shù)集合A中指數(shù)值最小的相鄰超像素對進(jìn)行合并，判斷num≥95％K是否成立，若是，輸出包含5％K個(gè)新合并的超像素的SAR圖像，否則令num＝num+1，并執(zhí)行步驟3。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人西安電子科技大學(xué)，其通訊地址為：710071 陜西省西安市太白南路2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。