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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于显著性的两段式SAR图像边缘检测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：CN120807563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511295455.5，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种基于显著性的两段式SAR图像边缘检测方法是由李海翔;邹林;任浩浩;张冬梅;李冠桥;汪学刚设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于显著性的两段式SAR图像边缘检测方法在说明书摘要公布了：该发明公开了一种基于显著性的两段式SAR图像边缘检测方法，属于图像处理技术领域。采用各向异性滤波来平滑输入图像，以在滤除噪声的同时尽可能保留边缘信息。利用高斯差分算子凸显边缘区域，抑制平坦区域；并利用Gabor滤波器组和最值化处理生成边缘显著图，显著图上，边缘区域具有较高的显著性值，而其他区域受到比较彻底的抑制。利用非极大值抑制以及双门限处理从SME上进行边缘粗提取，得到包含虚警的初级边缘。采用邻域鉴别策略，从初级边缘中剔除虚警，得到最终边缘检测结果。从而本发明具有良好的可拓展性，检测结果具有优良的准确率。

本发明授权一种基于显著性的两段式SAR图像边缘检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于显著性的两段式SAR图像边缘检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1：输入原始SAR图像I，记I大小为，利用各向异性扩散对I进行滤波，得平滑后的图像IAD； 步骤2：利用高斯差分算子和IAD相卷积，得IDoG； 步骤3：利用Gabor滤波器组对IDoG进行滤波，得到边缘显著图SME和边缘方向图OME；边缘显著图SME上，显著性值越高，对应位置为边缘的概率越大； 步骤4：对SME进行非极大值抑制NMS处理，得SMENMS； 步骤5：基于SMENMS进行双门限处理，得到初级边缘： 步骤6：对初级边缘进行邻域鉴别处理，得到最终边缘检测结果； 记初级边缘像素集合为Einit={r1,c1,r2,c2,…,rp,cp}，rp,cp表示像素位置坐标； 步骤6-1：计算鉴别门限，； 其中，STD为计算矩阵中所有元素的标准差； mean为计算矩阵中所有元素的均值； 步骤6-2：取出集合Einit中第i个元素，以ri,ci处初级边缘的方向，构建Gabor邻域参考窗Wi，1≤i≤p；具体步骤如下： 步骤6-2-a：以作为Gabor滤波器方向，构造Gabor模板； 步骤6-2-b：中不小于0.5的元素置为1，不超过-0.5的元素置为-1，位于区间中的元素置为0，生成邻域参考窗Wi；Wi中元素1组成的区域为正域‘A+’，-1组成的区域为负域‘A-’； 步骤6-3：以为中心，从I上取出11x11大小的区域，记为； 步骤6-4：求得上对应于‘A+’区域的所有元素的均值，记为m+；求得上对应于‘A-’区域的所有元素的均值，记为m-； 步骤6-5：若或者，则Einit中第i个元素为真实边缘，予以保留；否则，其为虚警，予以滤除； 步骤6-6：返回步骤6-2：步，取出第i+1个元素，直至遍历Einit中所有元素，完成对所有初级边缘像素的鉴别，得到最终边缘检测结果。

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