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公开(公告)号：CN106991424A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710211968.2
申请日：2017-04-01
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于涉及一种基于面向对象的特定区域全自动变化监测方法，包括以下步骤：获取输入影像的地理坐标范围；然后根据特定区域基础信息库的信息对其进行筛选；对筛选后的影像进行区域RPC纠正，再结合基准影像进自动行影像精配准；然后根据基准影像范围对输入影像进行影像裁剪，得到影像切片；接着由影像切片和基准影像进行自动相对辐射校正，然后与基准影像自动进行面向对象变化检测，结合基础信息库自动评定变化检测结果，输出变化检测信息，最后对固定目标基础信息库进行更新。本发明不仅可以全自动化地快速获取特定区域的变化信息，还能实现业务化批量处理，同时形成了序列基准影像，可用于对特定区域进行时序分析。
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公开(公告)号：CN105718924A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610132801.2
申请日：2016-03-09
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/6269 , G06K9/6273 , G06K9/6286 , G06K9/629 , G06K2209/21
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征综合及机器学习的高分卫星影像云检测方法，本发明针对GF?1/2卫星影像特点，对比分析了云与其它背景地物在光谱特征、纹理特征等方面的典型差异，进行特征选择，然后构造特征空间，将多特征进行综合成为特征向量，并将该特征向量输入到SVM?RBF分类器中进行分类，最终获得全部像素的云检测结果。另外，为了进一步消除地面高反射地物对云检测的影响，利用形态学算子和形状特征约束进行虚检去除的方法，使得检测精度进一步提高。本发明相比传统方法，精度高，不依赖热波段，具有很好的扩展性。
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公开(公告)号：CN103337077B
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201310271314.0
申请日：2013-07-01
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度分割和SIFT的可见光与红外图像配准的方法，包括：步骤1，对可见光图像和红外图像分别进行预处理，其中对可见光图像进行高斯滤波处理，对红外图像进行线性增强处理；步骤2，设定初始参数值包括尺度因子、紧凑因子和形状因子，对预处理后的可见光和红外图像分别进行多尺度图像分割；步骤3，对多尺度图像分割后的可见光与红外图像进行SIFT配准，找出同名点选择变换模型计算参数对源图像进行配准；步骤4和步骤5，判断：若可见光与红外图像未配准或者配准的精度没有满足设定的阈值要求，则返回步骤2对多尺度图像分割方法的参数值进行调整；直至可见光与红外图像的配准精度满足设定的阈值要求，停止迭代，输出配准结果。
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公开(公告)号：CN102831423B
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201210261328.X
申请日：2012-07-26
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 一种SAR图像道路提取方法，基于均值比率的线目标检测算子提取SAR图像上道路的特征，获得道路线特征响应图和道路线特征方向图；在SAR图像的道路上选择一个点作为粒子滤波的起始点；基于起始点，采用粒子滤波方法跟踪出道路上的种子点；以道路线特征响应图作为Snake模型中的图像能量，以种子点作为Snake模型的初始值进行拟合，得到一条道路目标。本发明结合粒子滤波和Snake模型，考虑道路在SAR影像上的方向、后向散射和边缘等特征因素解决道路提取问题，并且改进基于均值比率的线目标检测算子，精度好，准确率高。
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公开(公告)号：CN102831423A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210261328.X
申请日：2012-07-26
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 一种SAR图像道路提取方法，基于均值比率的线目标检测算子提取SAR图像上道路的特征，获得道路线特征响应图和道路线特征方向图；在SAR图像的道路上选择一个点作为粒子滤波的起始点；基于起始点，采用粒子滤波方法跟踪出道路上的种子点；以道路线特征响应图作为Snake模型中的图像能量，以种子点作为Snake模型的初始值进行拟合，得到一条道路目标。本发明结合粒子滤波和Snake模型，考虑道路在SAR影像上的方向、后向散射和边缘等特征因素解决道路提取问题，并且改进基于均值比率的线目标检测算子，精度好，准确率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114972059B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210271755.X
申请日：2022-03-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T5/80 , G06T5/73 , G06T3/4038 , G06F16/901 , G06F16/909
Abstract: 本发明提供了一种基于风云三号卫星成像仪的影像质量提升方法及设备。所述方法包括：读入卫星观测数据，根据观测几何信息和定位文件计算大气订正系数，逐个像元进行大气校正；优化GEO1K 1000m定位文件的采样模式，根据地理定位文件采用GLT地理查找表法对大气校正结果进行几何校正；根据卫星重叠式的扫描成像模式，根据大量经验验证，进行分段线性截断；对重投影后的地表反射率影像进行目标区域拼接和羽化过渡，在影像重叠区优先采用星下点或近星下点成像的候选影像。本发明消除两个扫描条带间的定位数据精度问题导致重投影后的斑点状错位，消除原始扫描模式造成的图像模糊和锐度削弱的问题，提升了定量反演精度。
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公开(公告)号：CN118429797A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410386275.7
申请日：2024-04-01
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/246 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种深度特征相关性计算网络的构建方法、装置及应用，构建了深度特征相关性计算网络，利用异构数据双时相之间的相关性反算和引入目前较好获取长距离依赖关系的Transformer网络。其中，利用自注意力机制计算，将SAR和光学影像的异构特征统一到同一特征空间，通过Transformer挖掘全局特征，提高了网络模型对于异源数据的判别能力。提出了光学与SAR影像变化检测方法，将需要预测的光学影像和SAR影像分别输入到特征提取部分的对应分支进行特征提取，并利用差分网络进行异构数据双时相之间的相关性反算，最后将融合的不同尺度特征输入对应尺度的预测图生成部分生成最终的变化检测结果。本发明处理方法清晰，可操作性强，有很好的扩展性。
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公开(公告)号：CN117115649A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311075744.5
申请日：2023-08-24
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合可见光与SAR影像土地覆盖分类方法、系统及设备，首先将需要预测的可见光影像和SAR影像分别输入到特征提取网络进行特征提取，生成不同尺度和维度的深度特征；然后将不同尺度和维度的深度特征输入到对应尺度的特征融合网络，利用空间循环感知器对特征进行融合并利用特征通道选择模块对特征进行筛选与再增强；最后将融合的不同尺度特征输入对应尺度的预测图生成网络，进行土地覆盖分类。本发明处理方法清晰，可操作性强，能够根据输入可见光和SAR影像生成土地覆盖分类图，方法简单，可操作性强，有很好的扩展性。
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公开(公告)号：CN114898023A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210304286.7
申请日：2022-03-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种顾及特征冗余性的生成对抗云仿真生成方法，其特征在于：设置用于仿真云的生成对抗网络，所述生成对抗网络包括判别网络和生成网络，所述生成网络包括编码器和解码器，解码器中嵌入有特征通道选择器；进行将底图以及云掩膜堆叠后输入生成网络中的编码器部分，对输入的影像和云掩膜进行处理，生成高维度特征；生成网络中的解码器部分，在每一个特征大小尺度上都嵌入特征通道选择器模块对特征进行筛选；将生成网络生成的粗结果输入到判别网络中，得到仿真结果的真实性判断结果；在训练完成后，使用判别网络中的编码器以及解码器进行云仿真。本发明能够根据输入的无云底图以及云掩膜生成指定区域存在云雾的仿真影像。
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公开(公告)号：CN111256696B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202010111370.8
申请日：2020-02-24
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多特征多层次景象匹配的飞行器自主导航方法,利用带有精确地理坐标的遥感影像作为基准图，规划飞行器航迹，并沿飞行器航迹依次割取景象匹配区范围大小的多个区域作为候选景象匹配区；根据每个候选景象匹配区的多个特征因子确定最适匹配区，并为每一个最适匹配区建立4级金字塔影像；基于基准图处理获得的所有匹配导航信息按照快速检索方式存储为基本匹配图库，并存入飞行器；飞行器沿飞行航迹获取实时图像，基于基本匹配图库进行多层次景象匹配，计算飞行器当前位置，完成导航。本发明的方法利用多特征因子选择出包含丰富信息、稳定特征的最适景象匹配区，利用多层次景象匹配提高了系统景象匹配的速度和稳定性。
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