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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安郵電大學(xué)申請的專利一種基于空域統(tǒng)計相似度和頻域紋理相似度的SAR圖像分割方法獲國家發(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：CN116402836B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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：202211642800.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/11；該發(fā)明授權(quán)一種基于空域統(tǒng)計相似度和頻域紋理相似度的SAR圖像分割方法是由李藕;何媚;任桂清設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-12-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于空域統(tǒng)計相似度和頻域紋理相似度的SAR圖像分割方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于空域統(tǒng)計相似度和頻域紋理相似度的SAR圖像分割方法，包括量化SAR圖像、計算邊緣強度圖、獲取初始分割結(jié)果、對小區(qū)域強制合并、計算頻域紋理相似度和合并代價函數(shù)、以及顯示并比較檢測結(jié)果，本發(fā)明解決現(xiàn)有技術(shù)中紋理區(qū)域合并計算復(fù)雜度高的問題，本發(fā)明采用空域到頻域的變換簡化紋理相似度，并結(jié)合基于巴氏距離的統(tǒng)計相似性度量和邊緣懲罰項，得到新的合并代價函數(shù)，實現(xiàn)SAR圖像分割方法精度更高，降低計算復(fù)雜度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于空域統(tǒng)計相似度和頻域紋理相似度的SAR圖像分割方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于空域統(tǒng)計相似度和頻域紋理相似度的SAR圖像分割方法，其特征在于，包括： 量化SAR圖像：讀取待分割的SAR圖像，將SAR圖像量化為至少16個灰度等級； 計算邊緣強度圖：利用多尺度巴氏距離計算量化灰度等級的SAR圖像，得到邊緣強度圖； 獲取初始分割結(jié)果：對邊緣強度圖使用分水嶺算法進(jìn)行分水嶺變換，得到SAR圖像的初始分割結(jié)果； 對小區(qū)域強制合并：根據(jù)初始分割結(jié)果建立區(qū)域鄰接圖，用線段將兩個結(jié)點相連表示兩個相鄰區(qū)域，用線段的權(quán)值表示這兩個相鄰區(qū)域間的合并代價，從無向的區(qū)域鄰接圖中提取有向的最近鄰圖，有向的最近鄰圖中每個區(qū)域都指向其最小代價所對應(yīng)的相鄰區(qū)域；在有向的最近鄰圖中尋找兩節(jié)點環(huán)的最小代價值，若最小代價值小于預(yù)設(shè)門限則進(jìn)行合并，然后更新無向的區(qū)域鄰接圖與有向的最近鄰圖，依次合并直到所有相鄰區(qū)域間的代價值都大于預(yù)設(shè)門限；所述兩節(jié)點環(huán)指SAR圖像中存在大量互為最小代價的相鄰區(qū)域； 計算頻域紋理相似度和合并代價函數(shù)：先計算相鄰區(qū)域間的頻域紋理相似度，再基于頻域紋理相似度對所有相鄰區(qū)域計算合并代價函數(shù)，得到區(qū)域合并代價； 顯示并比較檢測結(jié)果：根據(jù)所述區(qū)域合并代價，使用計算邊緣強度圖中的合并框架迭代地進(jìn)行區(qū)域合并，直到所有相鄰區(qū)域的合并代價均小于預(yù)設(shè)門限，合并完成后就得到最終的分割結(jié)果； 所述相鄰區(qū)域表示為Ω1和Ω2，兩個相鄰區(qū)域Ω1和Ω2之間的頻域紋理相似度定義如下， 其中F1和F2分別表示區(qū)域Ω1和Ω2的最大內(nèi)接方形支撐區(qū)域變換到頻域的結(jié)果，兩個區(qū)域的紋理相似度越高，F(xiàn)TSM值越小； 區(qū)域Ω待計算FSM過程包括：首先使用11×11大小的正方形對其進(jìn)行腐蝕，腐蝕后的區(qū)域記為Ω*，然后遍歷Ω*中的像素，以每個像素為中心選擇11×11大小的圖像塊，把該圖像塊變換到頻域的結(jié)果作為該像素處的頻域矩陣，則Ω的頻域表示如下， 其中Rx,y表示以點x,y為中心的方陣，#Ω*表示腐蝕后區(qū)域的像素個數(shù)，F(xiàn)FT2表示二維快速傅里葉變換； 所述得到區(qū)域合并代價的計算公式為： 其中，第一項是基于巴氏系數(shù)的統(tǒng)計相似性度，第二項是RCBLP方法中提出的邊界懲罰項，第三項則是頻域紋理相似度，其中FSM取FSM1和FSM2； 合并代價中合并代價函數(shù)的第一項中的BDΩ1,Ω2，具體是通過下述公式61進(jìn)行的： 公式61式表示區(qū)域Ω1和Ω2之間的巴氏距離，和表示量化圖像中兩個區(qū)域中第i個灰度級的像素占比，兩個區(qū)域越相似則巴氏距離越小。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、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)人西安郵電大學(xué)，其通訊地址為：710121 陜西省西安市長安區(qū)西長安街618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)”。