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公开(公告)号：CN103970838A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410146890.7
申请日：2014-04-12
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06F17/3028 , G06K9/6217
Abstract: 基于压缩域的社会图像标签排序方法属于图像处理领域。本发明以社会化媒体网站中的压缩格式图像为研究对象，针对社会图像标签的不准确性提出基于压缩域的社会图像标签排序方法。主要运用压缩域图像处理技术，提取压缩域社会图像的特征生成图像的视觉单词，将空间上下文信息融入视觉单词，建立描述性视觉词包。然后结合社会图像标签的语义信息，在充分分析视觉单词和标签语义的基础上，运用近邻投票技术计算标签和图像语义的关联性，进而依据关联性来对图像标签排序，有效提高社会图像标签的准确性以及标记效率，并进一步为社会化媒体网站提供一种高效的图像组织和管理技术手段。
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公开(公告)号：CN103729848A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310744004.6
申请日：2013-12-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于光谱显著性的高光谱遥感图像小目标检测方法属于高光谱遥感图像领域。本发明在进行目标检测时利用从高光谱图像中提取的光谱信息和空间信息，采用改进的Itti模型计算局部显著度，构造局部显著图；然后利用改进的进化规划方法，计算全局显著度，创建全局显著图；最后将全局显著图和局部显著图进行归一化合并得到总的视觉显著图，作为最终的目标检测结果。本发明根据光谱显著性建立适用于高光谱图像的显著性模型，对高光谱图像光谱特征和空间特征进行综合分析的基础上，实现图像感兴趣目标检测，这种方法能在没有先验信息的条件下检测与周围背景存在差异的目标，突出了图像的主要内容，降低了图像处理分析的复杂度。
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公开(公告)号：CN103886106A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410149032.8
申请日：2014-04-14
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06F17/30247 , G06F21/602 , G06K9/46 , G06K9/6215 , G06K2009/4657
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于光谱特征保护的遥感图像安全检索方法。为了保障遥感图像检索过程中的安全性，针对遥感图像特有的光谱特征突出的特点，本发明提出了一种加密域的遥感图像检索方法，在提取图像光谱特征后，增加了对光谱特征的加密保护方法，在不解密的情况下，直接对加密的特征向量进行图像的相似度度量，在完成检索功能的同时，保障图像信息的安全性。为遥感图像目标识别、图像分类与检索奠定了基础。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN104915636A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510178609.2
申请日：2015-04-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多级框架显著性特征的遥感影像道路识别方法，涉及图像处理领域，具体涉及遥感处理识别领域。本发明方法充分利用遥感影像中道路的光谱、物理以及形态特征，对传统的显著性特征进行改进，提出遥感影像的光谱差异和局部线性两种显著性特征，同时，对所提取的道路网络进行近一步分析，得出该路段所属类型。首先提取遥感影像的显著性特征，并将光谱差异和局部线性两种特征进行融合，建立多级框架显著图，然后采取RPS方法、MAT方法等对道路网络进行优化，近一步消除非道路区域，最后提取道路网络的特征，并采用增量学习方法对道路进行分类，实现多级框架显著性特征的遥感影像道路识别。本发明提升了遥感图像的道路识别率。
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公开(公告)号：CN104915636B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201510178609.2
申请日：2015-04-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多级框架显著性特征的遥感影像道路识别方法，涉及图像处理领域，具体涉及遥感处理识别领域。本发明方法充分利用遥感影像中道路的光谱、物理以及形态特征，对传统的显著性特征进行改进，提出遥感影像的光谱差异和局部线性两种显著性特征，同时，对所提取的道路网络进行近一步分析，得出该路段所属类型。首先提取遥感影像的显著性特征，并将光谱差异和局部线性两种特征进行融合，建立多级框架显著图，然后采取RPS方法、MAT方法等对道路网络进行优化，近一步消除非道路区域，最后提取道路网络的特征，并采用增量学习方法对道路进行分类，实现多级框架显著性特征的遥感影像道路识别。本发明提升了遥感图像的道路识别率。
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公开(公告)号：CN103886106B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410149032.8
申请日：2014-04-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于光谱特征保护的遥感图像安全检索方法。为了保障遥感图像检索过程中的安全性，针对遥感图像特有的光谱特征突出的特点，本发明提出了一种加密域的遥感图像检索方法，在提取图像光谱特征后，增加了对光谱特征的加密保护方法，在不解密的情况下，直接对加密的特征向量进行图像的相似度度量，在完成检索功能的同时，保障图像信息的安全性。为遥感图像目标识别、图像分类与检索奠定了基础。
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公开(公告)号：CN103729848B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201310744004.6
申请日：2013-12-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于光谱显著性的高光谱遥感图像小目标检测方法属于高光谱遥感图像领域。本发明在进行目标检测时利用从高光谱图像中提取的光谱信息和空间信息，采用改进的Itti模型计算局部显著度，构造局部显著图；然后利用改进的进化规划方法，计算全局显著度，创建全局显著图；最后将全局显著图和局部显著图进行归一化合并得到总的视觉显著图，作为最终的目标检测结果。本发明根据光谱显著性建立适用于高光谱图像的显著性模型，对高光谱图像光谱特征和空间特征进行综合分析的基础上，实现图像感兴趣目标检测，这种方法能在没有先验信息的条件下检测与周围背景存在差异的目标，突出了图像的主要内容，降低了图像处理分析的复杂度。
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