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龙图腾网获悉陕西师范大学申请的专利融合边缘信息的模糊迭代SAR图像超像素分割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：CN116030252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310018085.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权融合边缘信息的模糊迭代SAR图像超像素分割方法是由刘明;孙谦;陈士超设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合边缘信息的模糊迭代SAR图像超像素分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合边缘信息的模糊迭代SAR图像超像素分割方法，该方法基于局部迭代聚类原则，利用SAR图像边缘检测算法获得图像中的边缘信息，优化初始化聚类中心步骤，更新距离度量方法，引入模糊理论构成模糊迭代聚类，最后通过融合边缘信息的后处理步骤，得到拥有良好边界保持性及像素同一性的超像素分割结果。相对于其他超像素分割方法，本发明主要面向复杂情况下SAR图像的目标检测任务，特别地，当SAR图像中的目标大小相差较大时，现有的超像素分割方法不能很好地保持小目标的边界，存在小目标并入超像素的问题，本发明通过引入边缘信息得到了理想的超像素分割结果。

本发明授权融合边缘信息的模糊迭代SAR图像超像素分割方法在权利要求书中公布了：1.一种融合边缘信息的模糊迭代SAR图像超像素分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1，利用基于高斯伽马形双窗口的边缘检测器对SAR图像进行边缘检测，得到边缘增强图ESM及边缘图EM； 步骤2，根据设定的超像素大小，利用边缘增强图ESM及边缘图EM，初始化聚类中心； 步骤3，在聚类中心的邻域内，计算聚类中心与每个像素点之间的度量距离； 步骤4，度量距离比较更新，每个像素点和周围的聚类中心均有度量距离，保留每个像素点与周围聚类中心较小的个度量距离； 步骤4中，所述的度量距离比较更新的方法如下： 聚类中心的搜索范围为，像素点会在多个聚类中心的搜索范围内，因此每个像素点会有多个度量距离，只保留像素点的个度量距离，当像素点与周围聚类中心度量距离个数大于时，新的度量距离与已保存的最大的度量距离进行比较，若小于，则进行替换； 步骤5，计算隶属度和聚类中心； 步骤6，重复步骤3、步骤4和步骤5，直到达到设定的迭代次数； 步骤7，选取像素隶属度最大的聚类中心类别作为像素的超像素类别，得到初始的超像素分割结果； 步骤8，利用边缘图EM的边缘信息进行后处理步骤，然后得到最终的超像素分割结果。

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陕西师范大学，其通讯地址为：710062 陕西省西安市长安南路199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”。

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