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公开(公告)号：CN101206765A
公开(公告)日：2008-06-25
申请号：CN200710168639.0
申请日：2007-12-06
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及对数字正射影像进行镶嵌处理时，一种接缝线网络的自动生成方法，包括以下步骤：获取各正射影像的有效范围，用四边形表示；计算每两幅具有重叠区域的影像间的分割线；计算各影像的有效镶嵌多边形；生成接缝线网络。通过以上步骤生成接缝线网络之后就可以在此基础上进行镶嵌处理，可以方便的得到每幅影像中对镶嵌有贡献的像素，每幅影像涉及到的接缝线，以及与每段接缝线相关的影像，便于直接生成镶嵌结果，并可以保证镶嵌的灵活性与效率，避免误差的累积和中间结果的产生，且处理结果与影像的顺序无关。本发明可以有效的解决区域范围内多幅遥感影像镶嵌时，接缝线网络的自动生成问题。
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公开(公告)号：CN1273936C
公开(公告)日：2006-09-06
申请号：CN200410060986.8
申请日：2004-10-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种推扫式卫星影像CCD相对辐射校正方法，包括以下步骤：一、对推扫式卫星影像CCD条带重叠区进行迭加处理；二、CCD条带拼接处理；三、CCD条带拼接列附近抬升处理；四、消除多条CCD影像成像的非均匀性。本发明可以使一个CCD阵列中多个CCD条带获取的影像无缝的拼接在一起，有效的克服推扫式卫星影像CCD由于成像条件以及CCD本身性能差异等因素造成的一个CCD阵列中多条CCD影像成像的非均匀性，即一个CCD阵列中多个CCD条带影像在色调、亮度以及反差等方面的存在不同程度的差异，使一个CCD阵列中多个CCD条带影像在色调、亮度以及反差等均匀一致，为获取高质量的影像产品。
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公开(公告)号：CN119904395A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411888319.2
申请日：2024-12-20
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于虚拟低分辨率重建的遥感影像时空融合色彩校正方法，包括：获取待重建的原始遥感影像，根据原始遥感影像的特征确定对应的参考影像；利用原始遥感影像和参考影像进行虚拟低分辨率影像重构，得到虚拟低分辨率影像；基于虚拟低分辨率影像，采用时空融合策略对原始遥感影像进行色彩校正处理，得到匀色结果影像。本发明在色彩校正处理中引入加权时空滤波机制，生成虚拟低分辨率影像作为辅助数据，并综合考虑其和原始影像、参考底图像元间的时间相关性、空间邻近性和光谱相似性，利用滤波窗口内中心像元的光谱相似像元参与结果运算，生成兼具原始影像细节特征和参考影像光谱特征的结果影像。
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公开(公告)号：CN116342425A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310331583.5
申请日：2023-03-30
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种顾及区域响应差异的面阵卫星影像相对辐射校正方法。该方法首先基于NSCT变换去除影像的粗特征，然后通过RCV去除影像的精细特征，进而获得主要包含噪声的影像，通过构建顾及区域响应差异的先验模型估计相对辐射校正系数，并在相应的云掩模约束下对同一传感器获取的其他影像进行相对辐射校正，从而消除面阵卫星影像由于探元响应不一致引起的成像质量退化，提升面阵卫星影像辐射质量。本发明通过去除粗特征和精细特征，能够有效减少估计相对辐射校正系数所需要的面阵卫星影像数量；同时由于考虑了区域响应差异的影响，突破了用于估计相对辐射校正系数以及进行相对辐射校正的面阵卫星影像必须是无云影像这一限制。
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公开(公告)号：CN111242073B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202010062335.1
申请日：2020-01-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种融合加权Unet网络和IR‑MAD的建筑物变化检测方法。本发明使用多组已配准的两时相遥感影像及其标记结果训练加权Unet网络，并使用该网络对待检测遥感影像进行疑似变化像素的检测；使用IR‑MAD算法对待检测遥感影像进行疑似变化像素的检测；将两种方法的疑似变化像素检测结果进行基于投票的方式的融合得到变化像素检测结果；使用形态学操作对变化像素检测结果进行优化并将相邻变化像素聚类为变化区域，然后基于建筑物阴影特性去除非建筑物的变化区域，得到最终的建筑物变化检测结果。本发明适用于遥感影像建筑物的变化检测。本发明将深度学习和非深度学习变化检测方法相结合，能够在少量标注样本的条件下得到准确的建筑物变化检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107437237A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201710551488.0
申请日：2017-07-07
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: G06T3/4038 , G06T5/005 , G06T5/50 , G06T2207/10032 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明提供了一种直接合成目标区域无云影像的方法，包括步骤：根据待合成影像范围得到最终合成影像覆盖范围，并创建一个同样大小的模板影像和合成多光谱影像，并将像元值初始化；依次对合成多光谱影像每个像素依据无云影像影优先、相似性高影像优先的规则进行填充，并将影像编号记录在模板影像。根据模板影像记录的信息对合成后的无云影像以羽化宽度矩形范围内各影像编号出现的次数为权重对每一个像素做羽化，最终直接得到具有辐射一致的区域无云影像。本发明适用于有云覆盖的数字正射影像直接合成目标区域的无云影像，解决厚云遮挡不能直接获取目标区域无云影像的问题。
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公开(公告)号：CN103489164B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201310423048.9
申请日：2013-09-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于区域变化率的遥感影像接缝线优化方法，包括步骤：计算待优化接缝线涉及的左、右数字正射影像间重叠区域像素的差值矩阵；分别对待优化接缝线涉及的左、右数字正射影像的重叠区域进行影像分割，并获得各分割区域的变化率；根据各分割区域的变化率确定待优化接缝线的优选区域，并根据确定的待优化接缝线的优选区域优化重叠区域像素的差值矩阵；根据优化后的重叠区域像素的差值矩阵以及待优化接缝线的起点和终点，对待优化接缝线进行优化。本发明适用于数字正射影像进行镶嵌处理时接缝线的优化处理，使优化后的接缝线避免穿越建筑物等明显地物特征，保持地物目标的完整性，进而可提高影像镶嵌的质量。
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公开(公告)号：CN102819827A
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201210237112.X
申请日：2012-07-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 一种基于灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法，包括获取原始含噪影像的亮度值曲线；通过采用不同大小的处理窗口对亮度值曲线进行中值滤波去除基线，获取处理单元中心；根据两个相邻处理单元中心的间距进行调整，确定处理单元；对单个处理单元采用标准矩匹配的处理方式进行影像处理。该方法针对数据量大的遥感全色影像，基于基本影像处理理论，提供了一种有效的影像噪声去除方法。该方法能够有效地复原影像、改善影像质量，算法效率也很高。
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公开(公告)号：CN102663716A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210061767.6
申请日：2012-03-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及对区域范围内多幅数字正射影像镶嵌时，一种适用于影像有效范围为凸多边形的接缝线网络生成方法，包括步骤：获取各正射影像的有效范围，用凸多边形表示；计算相邻影像间的分割线；计算各影像的有效镶嵌多边形；生成接缝线网络。通过以上步骤生成接缝线网络之后就可以在此基础上进行镶嵌处理，可以方便的得到每幅影像中对镶嵌有贡献的像素，每幅影像涉及到的接缝线，以及与每段接缝线相关的影像，便于直接生成镶嵌结果，并可以保证镶嵌的灵活性与效率，避免误差的累积和中间结果的产生，且处理结果与影像的顺序无关。本发明可以有效的解决区域范围内多幅数字正射影像镶嵌时，影像有效范围为凸多边形的接缝线网络的生成问题。
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公开(公告)号：CN101635050A
公开(公告)日：2010-01-27
申请号：CN200910062861.1
申请日：2009-06-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 基于MTF的图像复原方法，包括以下步骤：一、计算图像的MTF曲线；二、构建二维MTF矩阵；三、利用MTF矩阵在频率域中进行图像复原。该方法针对数据量大的遥感图像，基于MTF理论和影像质量退化理论，提供了一种有效的图像复原方法。实践表明该方法能够有效地复原图像、改善图像质量，算法效率也很高。目前，该方法已被成功应用于我国国产地面卫星预处理系统中，实践证明了该方法的正确性、可行性和通用性。
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