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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利基于黎曼最近正则子空间模型的极化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：CN114821161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210375095.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于黎曼最近正则子空间模型的极化SAR图像分类方法是由石俊飞;王伟;贺天生;金海燕设计研发完成，并于2022-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于黎曼最近正则子空间模型的极化SAR图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于黎曼最近正则子空间模型的极化SAR图像分类方法，步骤包括：步骤1，从待分类的极化SAR图像的每个类别中挑选相同数量的像素点，构造每个类的半正定矩阵字典；步骤2，根据矩阵字典、黎曼测度，构建基于RNRS的目标函数；步骤3，对目标函数进行求解，得到每类字典的稀疏表示系数；步骤4，根据稀疏表示系数，计算每类的预测数据，将像素类标赋给真实数据和预测数据残差最小的类别，最终得到极化SAR图像的分类结果。本发明解决了现有技术中存在的NRS无法有效学习PolSAR数据矩阵结构和通道相关性的问题。

本发明授权基于黎曼最近正则子空间模型的极化SAR图像分类方法在权利要求书中公布了：1.基于黎曼最近正则子空间模型的极化SAR图像分类方法，步骤包括：步骤1，从待分类的极化SAR图像的每个类别中挑选相同数量的像素点，用像素点的协方差矩阵来构造每个类的半正定矩阵字典；步骤2，根据矩阵字典、黎曼测度，构建基于RNRS的目标函数，目标函数为公式（8）： +（8）其中代表第k类字典中的像素点个数，代表第k类字典中的第i个字典原子的表示系数，代表测试像素点，是k类字典中的第i个字典原子，为平衡残差项和系数项的权重因子，为测试像素点X与第k类字典原子之间的黎曼度量距离，为第k类字典中原子的表示系数列向量；具体过程为：构建黎曼最近正则子空间公式： （4）RNRS公式分为两部分，为残差项，为Tikhonov正则项；其中为平衡残差项和Tikhonov正则项的权重因子；其中为和之间的黎曼度量距离，为RNRS公式进行求解得到同一类训练像素点的协方差矩阵的线性组合系数列向量的最优解；其中黎曼度量距离的公式为： （5）公式（4）中为矩阵A与矩阵B的黎曼度量距离，其中 （6） （7）其中代表第类；代表测试像素点，代表测试像素点到第类训练样本中的第个训练像素点的黎曼度量距离，，为每个类别中训练像素的个数；将公式（5）带入到公式（4）得到： +（8）其中代表第k类字典中的像素点个数，代表第k类字典中的第i个字典原子，代表测试像素点，是k类字典中的第i个字典原子，为平衡残差项和系数项的权重因子，为测试像素点X与第k类字典原子之间的黎曼度量距离，为第k类字典中的稀疏表示系数；步骤3，构建一阶导优化求解算法，对目标函数进行求解，得到每类字典的稀疏表示系数；步骤4，根据步骤3计算得到的稀疏表示系数，计算每类的预测数据，将像素类标赋给真实数据和预测数据残差最小的类别，最终得到极化SAR图像的分类结果。

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