买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于复数NSCT神经网络和统计特征的极化SAR图像分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117011720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310593523.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于复数NSCT神经网络和统计特征的极化SAR图像分类方法是由刘梦琨;焦李成;刘芳;刘旭;李玲玲;郭雨薇;陈璞花;杨淑媛;侯彪设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于复数NSCT神经网络和统计特征的极化SAR图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于复数NSCT神经网络和统计特征的极化SAR图像分类方法，包括：对待分类的极化SAR图像进行预处理，并将其分为训练集和测试集；构建复数NSCT神经网络，并设置网络参数；复数NSCT神经网络包括复空域特征学习模块、复频域NSCT特征学习模块、统计特征集成模块以及分类模块；将训练集输入到复数NSCT神经网络中，对网络进行训练；利用训练好的复数NSCT神经网络对测试集进行分类，以获得极化SAR图像分类结果。该方法缓解了斑点噪声对纹理信息提取的干扰，增强了图像特征的方向性、奇异性和正则性的稀疏表示，提升了网络的分类能力和逼近性能，从而提高了极化SAR图像的分类结果。

本发明授权基于复数NSCT神经网络和统计特征的极化SAR图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复数NSCT神经网络和统计特征的极化SAR图像分类方法，其特征在于，包括： 步骤1：对待分类的极化SAR图像进行预处理，并将其分为训练集和测试集； 步骤2：构建复数NSCT神经网络，并设置网络参数；所述复数NSCT神经网络包括复空域特征学习模块、复频域NSCT特征学习模块、统计特征集成模块以及分类模块；其中， 所述复空域特征学习模块用于对输入图像进行特征提取，得到空域特征图； 所述复频域NSCT特征学习模块用于对输入图像进行非下采样Contourlet变换，并对得到的NSCT分解系数图进行特征提取，得到频域特征图的高维表示； 所述统计特征集成模块用于对所述NSCT分解系数图进行分析，以获得NSCT分解系数的统计特征； 所述分类模块用于对空域特征图和频域特征图进行级联，并将级联结果与所述NSCT分解系数的统计特征结合起来进行分类； 步骤3：将所述训练集输入到所述复数NSCT神经网络中，对网络进行训练； 步骤4：利用训练好的复数NSCT神经网络对所述测试集进行分类，以获得极化SAR图像分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。