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公开(公告)号：CN114841858A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210425696.7
申请日：2022-04-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种卫星序列影像生成对抗超分网络方法，包括以下步骤：步骤一：构建数据集，包括训练集、验证集和测试集，并对数据集进行预处理，降采样得到低分辨率图像，每一个场景包括n幅低分辨率序列影像和一幅高分辨率ground truth图像；步骤二：采用生成对抗网络模型，将步骤一得到的卫星影像，分别输入至所述模型进行训练，得到超分模型；步骤三：利用步骤二得到的超分模型处理测试集，测试得到的模型性能；本发明利用对同一地区分时多次曝光得到的卫星序列影像，使用生成对抗网络GAN对卫星影像进行超分重建，结合生成对抗网络中博弈对抗的特点，在损失函数中同时兼顾像素级MSE损失和特征级VGG损失，提升卫星影像的空间分辨率。
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公开(公告)号：CN119599869A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411461823.4
申请日：2024-10-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及遥感图像处理技术领域，特别涉及一种卫星遥感图像超分辨率方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取目标卫星遥感的原始图像；将所述原始图像放大至目标尺寸得到放大后的图像；提取所述原始图像的浅层特征图像和深层特征图像，对所述浅层特征图像和所述深层特征图像进行超分辨率处理得到超分辨率残差图像；根据所述超分辨率残差图像和所述放大后的图像生成超分辨率重建图像，能够利用线性增长的计算量和更大感受野生成分辨率更高、信息更丰富且准确的图像。由此，解决了传统注意力机制超分辨率算法在卫星遥感多光谱图像处理过程中的计算量指数膨胀、感受野受限和细节还原等问题。
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公开(公告)号：CN119168870B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411661937.3
申请日：2024-11-20
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T3/4007 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06N3/0499 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于混合注意力机制的遥感卫星图像超分辨率方法及系统，属于遥感图像处理技术领域，包括：采集目标遥感卫星的原始图像，将原始图像放大至目标尺寸，得到放大后的原始图像；对原始图像进行浅层特征提取，获得浅层特征图像；对浅层特征图像进行深层特征提取，获得深层特征图像；对浅层特征图像和深层特征图像进行超分辨率处理，获得超分辨率残差图像，结合超分辨率残差图像和放大后的原始图像，得到超分辨率重建图像。本发明有效解决遥感卫星高光谱图像超分辨率过程中的伪影去除和细节还原问题，能够生成分辨率更高、信息更丰富且准确的图像，以便于视觉感知和后续高阶视觉任务。
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公开(公告)号：CN119168870A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411661937.3
申请日：2024-11-20
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T3/4007 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06N3/0499 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于混合注意力机制的遥感卫星图像超分辨率方法及系统，属于遥感图像处理技术领域，包括：采集目标遥感卫星的原始图像，将原始图像放大至目标尺寸，得到放大后的原始图像；对原始图像进行浅层特征提取，获得浅层特征图像；对浅层特征图像进行深层特征提取，获得深层特征图像；对浅层特征图像和深层特征图像进行超分辨率处理，获得超分辨率残差图像，结合超分辨率残差图像和放大后的原始图像，得到超分辨率重建图像。本发明有效解决遥感卫星高光谱图像超分辨率过程中的伪影去除和细节还原问题，能够生成分辨率更高、信息更丰富且准确的图像，以便于视觉感知和后续高阶视觉任务。
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公开(公告)号：CN118411392A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410585611.0
申请日：2024-05-13
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种星载高光谱成像仪的高精度波段配准方法与系统，包括根据波段影像DN值的方差，选出参考波段和变换波段；利用波段平移进行波段粗配准；对波段粗配准结果、参考波段分窗口提取特征点，并进行特征匹配；合并各窗口特征匹配结果，并进行外点剔除；基于外点剔除后的匹配点，使用多项式变换模型对波段粗配准结果进行几何变换，得到波段精配准结果；组合精配准后的各波段影像，裁剪得到最终波段匹配结果。本发明使用精度高、速度快的特征提取与匹配方法，结合移动窗口分块，能够显著提高星载高光谱影像波段配准的速度和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118091882A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311717544.5
申请日：2023-12-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及空间光学遥感反射镜轻量化技术领域，具体公开了一种反射镜轻量化结构及设计方法，其中该结构包括：反射镜；异形安装板，设置在反射镜的一侧，异形安装板与反射镜相连接，其中，异形安装板的外侧面开设有若干三角型孔洞；中心支撑筒设置在远离反射镜的异形安装板的另一侧，中心支撑筒一端穿过异形安装板与反射镜相连接，中心支撑筒的另一端与异形安装板的外侧壁相连接。通过在反射镜上引入异形安装板和中心支撑筒，实现了稳固的支撑结构，同时异形安装板的三角型孔洞和中心支撑筒的连接方式，在有效的使反射镜结构轻量化的同时，提升反射镜结构的稳定性和性能。
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公开(公告)号：CN117078563B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311334228.X
申请日：2023-10-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/50 , G06T3/4023 , G06T3/4053
Abstract: 公开了一种启明星一号卫星高光谱图像全色锐化方法及系统，包括：对全色数据使用Induction方法进行下采样得到低分辨率全色图像；对原高光谱图像和下采样的全色图像使用GIHS‑TV方法重建得到低分辨率的融合图像；对此融合图像进行上采样得到高分辨率高光谱图像；最后对其和原始全色图像使用GIHS‑TV方法重建得到空间细节丰富的高分辨率高光谱融合图像；对融合结果进行视觉效果和图像客观指标的评价。本发明解决了全色锐化的光谱保真问题、且具有较丰富的空间细节，进而扩展了启明星一号高光谱数据的应用场景。(56)对比文件Miloud Chikr El-Mezouar等.EdgePreservation in Ikonos Multispectral andPanchromatic Imagery Pan-sharpening《.1stTaibah University InternationalConference on Computing and InformationTechnology》.2014,第1-6页.
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公开(公告)号：CN117075239A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311050583.4
申请日：2023-08-18
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种空间相机反射镜，涉及空间光学遥感器技术领域，包括圆形的反射镜本体，所述反射镜本体的背面设置有多圈减重槽组，各圈所述减重槽组均包括多个沿所述反射镜本体的周向间隔均布的减重槽模块，所述减重槽模块以通过所述反射镜本体中心轴线的平面呈对称设置，各个所述减重槽模块均包括多个不同形状的三角减重槽，各圈所述减重槽组内任意两个相邻的三角减重槽上靠近的边平行且距离均相等；本发明还公开了一种空间相机，包括上述的空间相机反射镜，能够提高反射镜的轻量化，并满足面形精度。
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公开(公告)号：CN116449542A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310707338.X
申请日：2023-06-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请公开了大视场高精度紫外成像镜头。该紫外成像镜头从物侧至像侧依次包括滤光片、紫外探测像面双高斯光学系统，由从物侧至像侧依次包括同轴设置的前镜组、孔径光阑和后镜组，这样目标发出的光束经过所述的双高斯光学系统，由渐变滤光片滤光后，被紫外探测像面所接收以进行光谱分析，进而能够满足紫外成像高分辨率，大视场和高精度的使用需求。
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公开(公告)号：CN115482401A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210427413.2
申请日：2022-04-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种融合注意力机制的启明星一号卫星多源数据生成对抗融合网络方法，包括以下步骤：步骤一：图像预处理：对多源数据进行配准，步骤二：步骤二：以红外与夜光的图像融合为例，采用AttentionFGAN网络，包含一个生成器和两个鉴别器，步骤三：插入注意力机制模块，步骤四：训练融合模型，利用得到的融合模型处理测试集，测试得到的模型性能；步骤五：评价多源遥感图像融合效果，本发明在“启明星一号”微纳卫星的应用背景下，结合多种遥感数据特点，挖掘遥感图像内在纹理细节特征以及对应在不同图像域的相似关联性，在保留红外图像的亮度信息的同时，用夜光的细节信息提高红外图像的细节纹理信息，从而提高目标的探测概率。
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