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公开(公告)号：CN104881850A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510274174.1
申请日：2015-05-26
Applicant: 上海大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种多时相遥感影像的厚云自动去除方法，由以下步骤组成：步骤1：采集遥感卫星厚云影像和T幅与其同区域的多时相影像；步骤2：厚云区域检测，得到厚云区域指示模板 ；步骤3：自动选择参考影像：自动选择一幅多时相影像作为参考影像；步骤4：采用泊松方程修复方法去除厚云，得到初步去云结果；步骤5：将所述初步去云结果和参考影像纳入变分模型，再次去除厚云，得到最终的去云结果。本发明能通过厚云影像和多幅多时相影像在梯度值之间的均方根误差（）确定参考影像。它无需人工交互，自动地去除厚云及其阴影,它兼顾了原始影像的像素亮度与参考影像的梯度信息，对像素值有较好保真性。
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公开(公告)号：CN102147920B
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201110048946.1
申请日：2011-03-02
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率遥感影像中的阴影检测方法，首先对原始的RGB影像进行归一化处理，变换到HIS颜色空间，提取I分量，对每个像素点分别计算，得到特征图，对得到的特征图再进行拉伸，使阴影区和非阴影区的差距更明显，利用PCNN对特征图进行分割，设置合适的参数及迭代次数，能得到较为精确的阴影区域，对得到的阴影区域最优分割结果进行形态学处理，去除一些孤立的点，填补一些细小的空洞，得到精确的阴影区域，将上述检测出精确的阴影区域叠加到原始影像上后输出。该方法能消除深色植被区对阴影检测造成的影响，减少误检，提高检测精度，还能在含有复杂建筑及植被区的影像中精确地检测出阴影。
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公开(公告)号：CN101464515A
公开(公告)日：2009-06-24
申请号：CN200910044810.6
申请日：2009-01-04
Applicant: 上海大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明涉及一种利用邻坡反射进行月球遥感图像阴影消除和信息恢复方法。本方法是利用邻坡反射进行月球表面遥感图像像元的阴影消除和信息恢复的计算。首先利用了与遥感图像匹配的DEM进行遥感图像的阴影判断，将月球表面遥感图像的像元分为两类：非阴影像元和阴影像元；对非阴影像元进行反射率反演，利用此反射率计算阴影像元的邻坡反射辐射照度，从而反演阴影像元的反射率。利用阴影像元的反射率可以计算阴影像元在水平面上太阳直射光辐射照度的遥感值，从而将阴影像元去除阴影，恢复为水平面上具有太阳直射光辐射的遥感值。本发明在月球探测的理论上和技术上，月球研究的方法论和认识论方面，均有重要价值。
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公开(公告)号：CN119992071A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510356295.4
申请日：2025-03-25
Applicant: 上海大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种目标检测模型的确定方法、应用方法及相关装置，涉及目标检测技术领域，所述确定方法包括：获取数据集；对数据集进行预处理；对预处理后的数据集进行多尺度特征提取，得到若干个多尺度特征图；对若干个多尺度特征图的最后一层特征进行边缘特征增强，得到若干个增强后的多尺度特征图；基于数据集，随机生成高斯噪声候选框，并对高斯噪声候选框进行扩散；对扩散后的高斯噪声候选框进行非极大值抑制，得到优化后的高斯噪声候选框；以增强后的多尺度特征图和优化后的高斯噪声候选框为输入，以对应的目标物体的边界框的位置及类别为标签，对构建的模型进行训练，得到目标检测模型。本申请可提升夜间场景下的目标识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118135237A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410433391.X
申请日：2024-04-11
Applicant: 上海大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06V10/778
Abstract: 本申请提供一种用于训练域自适应目标检测模型的基础模型，包括：特征提取网络，用于将源域图像和目标域图像分别转换为源域特征图和目标域特征图；特征分解网络，用于比较源域特征图和目标域特征图，以确定源域特征图的第一实例不变特征，以及确定目标域特征图的第二实例不变特征；特征求和器，用于合并第一实例不变特征与源域特征图，得到第一和图像，还用于合并第二实例不变特征和目标域特征图，得到第二和图像；检测器，用于基于第一和图像确定源域图像检测框的位置、源域图像的类别，还基于第二和图像确定目标域图像检测框的位置、目标域图像的类别。由该基础模型训练得到的目标检测模型可以提高目标检测的精度。
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公开(公告)号：CN112819843A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110074439.9
申请日：2021-01-20
Applicant: 上海大学 , 上海炽屏科技有限公司
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明公开了一种夜间电力线的提取方法及系统，方法包括：首先获取夜间电力线的视频图像，划定视频图像中电力线的初始范围；对视频图像进行边缘检测，获得二值化边缘图像；遍历二值化边缘图像，将二值化边缘图像中的在基准帧图像中对应像素点的灰度值大于灰度阈值的像素点的二值化数值设置为0，获得更新后的二值化边缘图像；在更新后的二值化边缘图像中选取二值化数值为1的像素点作为候选点，建立电力线的第一候选点集合；选取第一候选点集合中在电力线的初始范围内的候选点，建立电力线的第二候选点集合并进行二次曲线拟合，获得电力线的拟合曲线。本发明解决了因夜间能见度低导致的电力线检测困难的问题，也是对无人机白日巡检方式的补充。
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公开(公告)号：CN106296626B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201610654045.X
申请日：2016-08-11
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度融合的夜间视频增强方法，利用空间约束条件和混合高斯模型提取出白天背景帧，通过将白天视频背景帧的梯度信息融合到夜间视频的梯度图像中，弥补夜间视频图像中丢失的细节信息，使用泊松方程加上白天背景帧的边界条件可以得到还原后的图像，在增强视频图像亮度的同时达到颜色保真的效果。
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公开(公告)号：CN101571923B
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN200910050355.0
申请日：2009-04-30
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开提出了一种基于智能蚁群算法的遥感图像水系网半自动的提取方法，该方法包括如下步骤：A、利用多光谱遥感数据初次提取水系网，并得到水体掩膜图初步结果；B、分别建立5*1矩阵、南北矩阵、东西矩阵，判定大型湖泊并同时去除大型湖泊；C、在对水系网全局搜索的基础上，自动运行蚁群算法，优化小断流；D、建立一个3*3搜索矩阵，采用人工交互方式，并利用智能蚁群算法优化大断流；E、利用遥感图像处理系统软件ENVI中矢量转换算法完成水系网矢量图的绘制。该方法生成了水系网图像，提高了水系网提取的准确度；避免湖泊等大型水体对河流等线状地物提取的干扰；并可准确完成部分小断流的识别和优化，比人工判定更加快速、准确；最后智能蚁群算法转为人工交互方式计算，结合人工判定的主观能动性，完成大断流的识别和优化，并可降低此算法的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN101526616B
公开(公告)日：2011-05-04
申请号：CN200910048333.0
申请日：2009-03-26
Applicant: 上海大学
CPC classification number: Y02A90/36
Abstract: 本发明涉及一种多波束声纳回波图像地形校正方法。它在通过多波束获得回波图像时，同时测取水下测深数据，根据水下测深数据构建水下数字高程模型(DEM)，然后计算回波图像中每个像元对应的波束入射角，建立回波图像与波束入射角之间定量关系的数据模型，对回波图像进行地形校正，消除地形对其影响。本发明在水下地质勘探、提高水下目标检测和地质分类精度等方面具有重要意义。
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