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公开(公告)号:CN101794437B
公开(公告)日:2012-01-11
申请号:CN201010130302.2
申请日:2010-03-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T5/20
Abstract: 本发明公开了一种高光谱遥感影像异常探测方法:选择所需进行目标探测的待探测遥感影像;获取探测时需要的先验信息;确定背景窗口的大小,在背景窗口内建立与背景窗口同中心的两个或以上目标窗口,背景窗口和所有目标窗口构成多层嵌套窗口;开始采用多层嵌套窗口进行第一次遍历探测,即多层嵌套窗口的中心依次遍历待探测遥感影像中所有的像元位置,每遍历到一个像元位置时,计算该像元位置上各个目标窗口的异常度,并判断该像元位置分别是否为异常目标;然后采用多层嵌套窗口进行第二次遍历探测,进行第二次遍历探测时,背景窗口中排除第一次遍历探测时判断为异常目标的像元;以第二次遍历探测时判断为异常目标的像元作为异常目标探测结果。
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公开(公告)号:CN101806898A
公开(公告)日:2010-08-18
申请号:CN201010130276.3
申请日:2010-03-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了基于端元可变的高光谱遥感影像目标探测方法,包括:选择所需进行目标探测的待探测遥感影像;获取探测时需要的先验信息,所述先验信息包括目标端元光谱信息和背景端元光谱信息;利用交叉相关匹配技术遍历待探测遥感影像,确定待探测遥感影像中每个像元内的背景端元种类;对待探测遥感影像进行全限制性最小二乘的光谱分解,得到待探测遥感影像中每个像元内目标端元和各种背景端元的组分信息;建立基于广义似然比的探测器;采用探测器遍历待探测遥感影像,得到待探测遥感影像中每个像元的探测函数值判定待探测遥感影像中每个像元内是否含有目标。本发明的方法具有结构化强、适应度高、自组织、自学习的特点。
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公开(公告)号:CN1873660A
公开(公告)日:2006-12-06
申请号:CN200610019506.2
申请日:2006-06-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种遥感影像的人工免疫监督分类方法,其特征在于:(1)打开待分类遥感影像;(2)选择样区,输入参数;(3)计算亲和度阈值,选取各类初始人工识别球种群和初始抗体记忆库;(4)对样本数组中的所有抗原样本进行人工免疫系统训练,得到所有样区的抗体记忆库,(5)选择下一训练样本,重复步骤(3)到步骤(4),直到完成所有样区的样本训练,得到所有样区的抗体记忆库;(6)对整幅影像,比较每个像元到抗体记忆库中记忆抗体的距离,将该像元判决到距离最小的那个记忆抗体所属的类别中去。本发明方法智能性高,执行效率高,适用于多光谱、高光谱遥感影像分类,可有效提高遥感影像的分类精度。
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公开(公告)号:CN115147760B
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202210742299.2
申请日:2022-06-27
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及一种基于视频理解和时空解耦的高分辨率遥感影像变化检测方法。本发明针对双时相高分辨率遥感影像对空间、时间维度构造不平衡的特点,采用时序线性插值策略构建伪视频帧序列,扩展时间维度,使得使用视频理解算法处理变化检测任务成为可能。本发明结合变化检测任务侧重时空信息的特点,提出一种时空解耦的编码器设计方案,使网络一次只关注问题的一个维度,从而缓解解码器的负担,提升检测效果。同时,为了促进时空编码器间的信息交流,本发明提出时序聚合模块,将其设置在空间编码器到时间编码器的边路连接中,提升时空特征的契合度。此外,本发明使用深度监督技术,改善深层模型收敛速度,解决模型中间层特征有效性不足的问题。
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公开(公告)号:CN113705641B
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202110935090.3
申请日:2021-08-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于富上下文网络的端到端高光谱图像分类方法,包括训练和预测两个阶段,其中训练阶段包括图像预处理,样本的选取和网络训练。首先将高光谱图像进行全局归一化,然后每类随机选取适当比例的带有标记的样本生成标记图并使用设计好的网络进行训练;在预测阶段,直接将整幅图像输入训练好的网络并得到最终的分类结果。本发明整个流程综合考虑了数据预处理、特征提取,富上下文信息捕获和分类过程,通过构建端到端网络,实现高光谱图像的分类。
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公开(公告)号:CN110781926B
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN201910935589.7
申请日:2019-09-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于鲁棒辅助信息重构的支持向量机多谱段图像分析方法,包括以下步骤:从原始多谱段图像数据集中选择训练样本,分别计算所有输入多谱段图像样本和辅助图像数据的核矩阵、鲁棒约束矩阵,定义中间变量,优化求解目标函数对应的二次规划问题,得到最优的变量;基于当前最优的变量,优化求解重构系数矩阵;重复直至模型收敛,输出鲁棒分类器模型;验证分类效果,预测可能存在噪声的测试样本的标签,并与真实标签进行对比。本发明考虑了原始多谱段数据样本与辅助图像数据可能存在噪声的这一困难情况,弥补了现有方法缺乏有效解决策略的不足。
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公开(公告)号:CN115439754A
公开(公告)日:2022-12-06
申请号:CN202210919289.1
申请日:2022-08-02
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于时序遥感影像的大范围跨物候区农作物制图方法,利用深度循环网络、自注意力机制与领域自适应技术,以种植在中国不同物候区的冬小麦和冬油菜为例,搭建稳定的时序影像农作物制图深度网络,随后利用深度迁移框架实现深度模型的跨区域迁移,取得精确的跨物候区农作物制图结果。本发明将深度迁移框架应用于中国不同物候区域种植的冬季作物上,实验结果表明其相较于其它最先进算法取得了最好的跨区域分类表现,可以有效提取农作物的判别性特征,显著提高了分类精度,实现了准确的跨物候区农作物制图,具有较大的应用潜力与前景。
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公开(公告)号:CN115439344A
公开(公告)日:2022-12-06
申请号:CN202210919226.6
申请日:2022-08-02
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种联合双低秩和空谱全变差的混合噪声高光谱影像复原方法,通过分别利用低秩张量近似和逐波段低秩矩阵近似模型挖掘无噪高光谱遥感影像和条带噪声的低秩性质,同时引入各向异性空间光谱全变差模型,建立联合双低秩近似和各向异性空间光谱全变差的高光谱遥感影像多类型混合噪声去除模型;利用交替方向乘子法进行求解得到无噪高光谱遥感影像。将本发明应用于高分五号高光谱遥感影像混合噪声去除,真实高分五号高光谱遥感影像实验表明,本发明可以更有效地去除高分五号高光谱遥感影像中的多类型、高强度混合噪声,同时保护影像高维结构信息,大大提高高分五号高光谱遥感影像质量。
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公开(公告)号:CN114862731A
公开(公告)日:2022-08-05
申请号:CN202210319962.8
申请日:2022-03-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种低秩先验与空谱信息引导的多‑高光谱影像融合方法,提出了一种全新的结合空谱引导与低秩先验的多层多分支融合网络SSLRNet,该网络首先构造多层多分支融合子网络(MLMB),旨在从多个分支进行特征的提取,并进行多层特征融合,重建出初步的融合影像。之后,构造基于空谱引导的融合影像空间光谱纠正子网络,通过多光谱影像波段叠加求和影像与高光谱影像波段平均值影像对MLMB生成的初步融合影像进行空间光谱引导,缩小空间光谱扭曲。最后,构造基于低秩神经网络的融合影像低秩先验约束子网络,与深度学习网络相结合,利用网络自身特性进行低秩分解,使融合结果更符合真实应用需求。本发明提高了网络的融合精度,更符合真实应用需求。
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公开(公告)号:CN110599466B
公开(公告)日:2022-04-29
申请号:CN201910807948.0
申请日:2019-08-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种成分投影优化分离的高光谱异常探测方法,包括使用基于熵率的超像素分割算法对高光谱图像进行超像素分割;计算每个超像素内所包含像素点的平均值,作为该超像素的光谱向量;计算每个超像素内所包含像素点到光谱向量的马氏距离,求和代表该超像素的离散值;以超像素为单位,逐个求局部异常因子;计算每个超像素的离散值与其局部异常因子倒数的乘积,将乘积较小的部分超像素选作背景集合,实现构造预估背景集合;设置成分投影和分离优化滤波函数,求解最优滤波向量;将最优解与高光谱图像逐像素相乘,得到探测结果。本发明从超像素层面解读影像信息,利用局部异常因子获取预估背景集合,结合优化滤波获得高光谱图像异常目标探测结果。
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