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公开(公告)号：CN109493844A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811208743.2
申请日：2018-10-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G10K11/34
CPC classification number: G10K11/348 , G10K11/343
Abstract: 本发明公开一种基于FIR滤波器的恒定束宽波束形成方法，麦克风阵列的接收信号f(t,x)＝[f(t,x0),…,f(t,xm),…,f(t,xM-1)]T经过波束形成方法处理得到输出信号：其中，f(t,x)表示t时刻位置为x处麦克风阵列的采样信号，()T表示矩阵转置，m表示麦克风索引，m＝0,1,…,M-1，M表示麦克风阵元数目，xm表示第m个麦克风对应的阵元位置，x＝[x0,…,xm,…,xM-1]；N表示每个麦克风后所接的FIR滤波器阶数， 表示第m个麦克风后接n阶FIR滤波器系数，上标*表示取共轭，Ts表示相邻滤波器之间的延迟。辞职方法可使阵列在主瓣宽度内对不同频率的输入信号具有相同的空间响应，利用FIR滤波器阵列和麦克风均匀线阵的对称属性，设计具有近似恒定束宽和较低旁瓣阵列响应的波束形成器。
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公开(公告)号：CN108229426A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810083854.9
申请日：2018-01-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分描述子的遥感图像变化向量变化检测法，其特征是，包括如下步骤：1)选取两张多时相图像；2)对多时相图像的波段进行组合，得到图像信息最大化组合；3)针对波段的空间信息，构建差分描述子来得到差分图像；4)基于贝叶斯判别规则选取阈值，通过阈值法确定差分图像中的变化像素。本发明所达到的有益效果：本方法实现了光谱域中波段组合的最优化并有效地结合空间信息，可以有效地提高结果的精确度；所构建的差分描述子，可实现更加可靠的变化检测，通过该描述子计算出像素的水平变化量和垂直变化量，并依据图像在相邻像素之间存在较强的相关性，对变化量进行加权，得到最终的输出值，可以有效地减少波段信息的损失。
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公开(公告)号：CN105335966B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201510663292.1
申请日：2015-10-14
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于局域同质性指标的多尺度遥感影像分割方法，依次包括基于二分K均值聚类的影像量化、基于地物上下文信息的多尺度分割以及基于SSIM与D‑S证据理论的区域合并等三个部分。本发明改进了JSEG中粗糙的影像量化，提出了基于地物上下文信息的多尺度分割策略及基于SSIM与D‑S证据理论的区域合并策略，通过对多组不同传感器类型的高分辨率遥感影像进行分割实验，证明了所提出算法能够准确定位对象的边界，同时具有更高的分割精度。
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公开(公告)号：CN107564017A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710754720.0
申请日：2017-08-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种城市高分遥感影像阴影检测及分割方法。对城市多波段遥感影像进行影像量化，然后基于卡方变换对量化后的遥感影像进行阴影检测和补偿，获得阴影补偿影像：对于获取的阴影补偿影像，计算多尺度J-image序列，并进行多尺度分割和区域合并，得到最终的遥感影像分割结果。本发明能够有效应对由于阴影导致的弱边缘及虚假边缘，而且分割精度显著提高的同时又具有良好的可靠性。
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公开(公告)号：CN116299305B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310575912.0
申请日：2023-05-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多特征SAR溢油检测方法，首先，考虑布拉格散射的散射机制的物理偏离，设计了一种新颖的的极化特征组合，在有效鉴别油膜与类油膜的同时有效抑制噪声的影响；在此基础上，基于溢油区域提取模型获得了溢油区域的检测结果；此时，为了进一步克服结果中存在的边界不平滑及内部“空洞”现象，提出了一种基于粗分割指引下的轮廓正则化边界修正策略，从而获得了最终溢油检测结果。本发明解决了针对复杂的海面环境存在的弱阻尼相似物以及生物油膜等类油膜干扰因素会对溢油区域的检测带来干扰的问题，并且有效提高了检测的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114581771B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202210167046.7
申请日：2022-02-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/50 , G06V10/778 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种高分异源遥感坍塌建筑物检测方法，该方法首先基于对象的内切圆圆心的光学‑SAR对象集合提取策略，构建统一的光学‑SAR地物对象集合；然后基于双回波中坍塌语义知识的定量表示方在SAR影像中提取高层双回波坍塌语义特征；再基于面积、对角线、转动惯量和标准差四种属性，采用形态学属性剖面建筑物提取方法分别对光学影像和SAR影像进行底层视觉特征提取；最后基于改进主动学习SVMs进行坍塌建筑物检测，获得坍塌建筑物检测结果。本发明通过挖掘多源数据中底层视觉与高层语义间的互补信息，提出联合震后高分光学与SAR影像的坍塌建筑物检测方法，摆脱了对震前数据的依赖，对及时开展应急响应具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN115131676A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210748465.X
申请日：2022-06-28
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种高分遥感影像建筑物变化的检测方法，步骤如下：S1，获取某一地区在不同时相下的异源高分遥感影像数据集,并对异源高分遥感影像数据集进行配准、融合及分割，得到统一的对象集合；S2，在已获取分割结果的基础上，构建证据集合；所述证据集合包括非建筑物指数NBI、两时相影像的建筑物指数MBI以及两时相影像间的差分信息；S3，基于对象在不同时相影像中的阴影特征，提取证据置信度指标；S4，采用D‑S证据理论进行决策融合，输出面向对象的细粒度建筑物变化检测结果。本发明利用阴影检测结果，构建一套完整的D‑S证据理论变化检测模型，与现有技术相比，变化检测精度和Kappa系数分别达80％和0.7以上。
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公开(公告)号：CN115131248A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210871256.4
申请日：2022-07-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种水下图像复原及其对比度和边缘增强方法，首先，依据红绿通道、红蓝通道像素比精细化地筛选出背景光点，得到更好的复原水下图像。接着，通过设计算法计算对比度权重图，再结合白平衡的思想自适应性地提高复原水下图像的对比度。最后，先提取图像高频信息，然后通过锐化的手段实现了图像的边缘细节增强，本发明水下图像复原及其对比度和边缘增强方法，该方法处理后的图像具有较好的视觉效果和对比度。
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公开(公告)号：CN114943744A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210457562.3
申请日：2022-04-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于局部Otsu阈值化的边缘检测方法，首先对原始图像进行均匀分区，得到面积大小相同的四块区域；然后采用Otsu算法计算每一块区域的阈值，得到四个阈值；接着利用每个阈值对各自的区域进行阈值化处理，得到二值图像；最后使用边缘检测算子对二值图像进行边缘检测，得到边缘图像。通过本发明方法使得边缘检测质量得到提高，可以有效的滤除噪声，保留关键的边缘，并且能得到连续性良好的单像素闭合边缘线，为之后的特征物提取、目标识别等提供了良好的基础。
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公开(公告)号：CN113688696A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110891197.2
申请日：2021-08-04
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种超高分遥感影像震害建筑物检测方法，通过在DeepLabv3+和UNet两种网络的深层特征提取中分别嵌入对象上下文注意力模块以增强特征表示，并依据像素在对象内的空间位置信息，提出一种边界增强损失函数以细化分割边界，从而构建OB‑DeepLabv3+和OB‑Unet网络，并利用这两种网络实现震害建筑物检测。本发明能够显著提高震害建筑物检测精度。
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