-
公开(公告)号：CN114820741A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210465567.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种高光谱影像全波段超分重建方法，涉及遥感图像处理领域；通过分析获取的HS遥感图像和MS遥感图像的光谱范围，划分波段；定义光谱范围相同的波段为匹配波段，不同的波段为非匹配波段；对于波段匹配部分，采用小波变换方法进行融合处理，融合后的重建图像的纹理细节等方面更清晰；对于非匹配部分，利用匹配波段的重建结果与原始HS遥感图像之间像元值的前后变化为训练知识，构建BP神经网络。以非匹配波段HS遥感图像的像元作为网络的输入，结合HS遥感图像全波段归一化的信息熵以及像元的邻域空间关系对模拟结果进行优化，实现HS遥感图像全波段超分重建，重建后的HS遥感图像具有MS遥感图像的高空间分辨率，还保留了本身高光谱分辨率。
-
公开(公告)号：CN107230209B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201710383259.2
申请日：2017-05-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明提供一种结合K‑S距离和RJMCMC算法的SAR图像分割方法，涉及图像处理技术领域。其实现步骤为：(1)输入待分割图像，并将其定义为图像域上的特征场的一个实现；(2)利用规则划分技术将输入的SAR图像域划分为多个规则子块；(3)在划分的图像域上，建立基于规则子块的SAR图像分割模型；(4)针对已建立的分割模型，设定迭代次数并设计合理的移动操作，利用RJMCMC算法，求解基于规则子块的SAR图像分割模型；(5)输出SAR图像的分割结果。本发明所分割的图像既提高了同质区域的区域一致性又克服了图像分割时规则子块跨越同质区域边界而降低了分割边缘精度的问题，提高了分割结果的边缘准确性。
-
公开(公告)号：CN106408587B
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201610833053.0
申请日：2016-09-19
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/143
Abstract: 本发明提供了一种多视SAR图像分割方法及装置，其中，该方法包括：读取待分割多视SAR图像；初始化双权重w；重复执行下述步骤：计算Gamma分布尺度参数β；计算上述图像的或然率p(z|w)；计算上述双权重w的分布函数p(w)；计算品质函数L；根据梯度法更新上述双权重w；将更新后的双权重w代入品质函数L；直到|L(t+1)‑L(t)|小于预设的阈值ε时，停止执行上述步骤，根据当前的双权重w确定上述图像中各个像素所属的类别；按照各个像素所属的类别输出分割结果。本发明分割图像的抗噪性能较好，分割结果误分现象较少，分割边界拟合精确。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106485716A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610813863.X
申请日：2016-09-09
Applicant: 辽宁工程技术大学
CPC classification number: G06T2207/10032
Abstract: 本发明提出一种基于区域划分与Gamma混合模型的多视SAR图像分割方法，属于图像处理技术领域，该方法通过Gamma混合模型来模拟多视SAR图像的分布，从而达到分割SAR图像的目的，并使用Voronoi多边形来代替像素作为处理单元，能够有效消除SAR图像本身存在的斑点噪声影响，而且在Gamma混合模型的基础上利用Potts模型引入了邻域关系，同时约束了多边形的类属性，进而提高SAR图像的分割精度。
-
公开(公告)号：CN106408587A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610833053.0
申请日：2016-09-19
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/143
CPC classification number: G06T2207/10032
Abstract: 本发明提供了一种多视SAR图像分割方法及装置，其中，该方法包括：读取待分割多视SAR图像；初始化双权重w；重复执行下述步骤：计算Gamma分布尺度参数β；计算上述图像的或然率p(z|w)；计算上述双权重w的分布函数p(w)；计算品质函数L；根据梯度法更新上述双权重w；将更新后的双权重w代入品质函数L；直到|L(t+1)-L(t)|小于预设的阈值ε时，停止执行上述步骤，根据当前的双权重w确定上述图像中各个像素所属的类别；按照各个像素所属的类别输出分割结果。本发明分割图像的抗噪性能较好，分割结果误分现象较少，分割边界拟合精确。
-
公开(公告)号：CN106373129A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610835085.4
申请日：2016-09-20
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/11
CPC classification number: G06T2207/10032
Abstract: 本发明提供一种基于双隶属度的FCM遥感图像分割方法，提出一种新的聚类与像素的关系，称作包含度，并与隶属度相结合，称为双隶属度，提出一种基于双隶属度的FCM遥感图像分割方法。首先将待分割遥感图像表示为像素灰度值的集合，其次通过迭代最小化目标函数求出最优的隶属度和包含度，最后通过反模糊化隶属度和包含度的乘积来实现图像分割，并对完成图像分割的遥感图像做闭运算，以优化分割结果。本发明方法可以有效地克服几何噪声的影响，较好的分割图像。
-
公开(公告)号：CN106156758A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610621676.1
申请日：2016-07-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/00697 , G06K9/4604
Abstract: 一种SAR海岸图像中海岸线提取方法，属于图像处理领域；包括：获取SAR海岸图像；确定图像中初始海洋区域和初始陆地区域；计算初始海洋区域的几何中心；以初始海洋区域的几何中心为起点做射线；确定射线上的海岸边界点；将所有海岸边界点依次连接，得到海岸线；本发明利用G0分布对被测区域地表复杂程度敏感的特性，克服传统方法在进行海岸线提取时出现斑点噪声的问题；方法易于实现，运行速度快，且适用于大尺度图像。
-
公开(公告)号：CN105137411A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510564627.4
申请日：2015-09-07
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种基于地物散射的全波LiDAR波形分解方法，包括：激光雷达发射信号到地物目标上反馈回来的信号叠加形成全波LiDAR波形；采用有效散射单元来描述全波LiDAR波形：将全波LiDAR波形转化为各采样点对应的具有相同散射能量的有效散射单元；采用阶梯函数对全波LiDAR波形中的有效散射单元个数建模；利用RJMCMC算法对全波LiDAR波形进行分解，得到地物目标相对高程以及散射特性。本发明针对采用有效散射单元来描述全波LiDAR波形，将全波LiDAR波形转化为各采样点对应的具有相同散射能量的有效散射单元，能够将地物散射特性与波形分解相结合，并提出采用阶梯函数对有效散射单元个数建模，打破了使用传统高斯统计分布模型来拟合原始波形的思想。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
38
records
(took 0.027 seconds)
