一种基于深度学习SAR图像分类的图像选择的方法及系统
授权
摘要

本发明公开了一种基于深度学习SAR图像分类的图像选择的方法,不同图像对应像素之间的关系建立为马尔可夫模型;利用信念传播算法,避免了计算传感器的联合统计分布,有利于简化图像选择算法的计算,作为消息传递机制的信念传播算法可以将消息更新规则简化为线性融合模型;对于选定图像确定其与其他图像之间的特征相关性,并确定传感器融合的容量以完成图像选择的过程。本发明主要涉及特征层融合的图像选择算法,不同图像对应像素之间的关系建立为马尔可夫模型;利用信念传播算法,避免了计算传感器的联合统计分布,有利于简化图像选择算法的计算。互信息作为一种基于信息论的度量方法,可以用来描述估计的准确相关性。

基本信息
专利标题 :
一种基于深度学习SAR图像分类的图像选择的方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113505710A
申请号 :
CN202110802002.2
公开(公告)日 :
2021-10-15
申请日 :
2021-07-15
授权号 :
CN113505710B
授权日 :
2022-06-03
发明人 :
许聪刘海成王峥
申请人 :
黑龙江工程学院
申请人地址 :
黑龙江省哈尔滨市道外区东直路234号
代理机构 :
广东中科华海知识产权代理有限公司
代理人 :
陈春艳
优先权 :
CN202110802002.2
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/62  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-03 :
授权
2021-11-09 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20210715
2021-10-15 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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