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公开(公告)号：CN110796677B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN201911035239.1
申请日：2019-10-29
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及遥感图像处理技术领域，尤其涉及一种基于多波段特性的卷云虚警源检测方法，包括：输入两幅不同波段的卷云图像并进行预处理；对一幅预处理后的图像，利用覆盖法求其分形维数并进行归一化处理，得到归一化分形维数特征图；对另一幅预处理后的图像，利用显著性方法进行增强，得到显著性特征图；将归一化分形维数特征图和显著性特征图进行加权融合；对融合后的图像进行自适应阈值分割，得到检测结果。本发明所提供的方法避免了机器学习类方法对大量样本数据的依赖性以及单一波段图像检测的局限性，可针对小样本快速检测，并且显著提高卷云虚警源的检测能力。
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公开(公告)号：CN110796677A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911035239.1
申请日：2019-10-29
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及遥感图像处理技术领域，尤其涉及一种基于多波段特性的卷云虚警源检测方法，包括：输入两幅不同波段的卷云图像并进行预处理；对一幅预处理后的图像，利用覆盖法求其分形维数并进行归一化处理，得到归一化分形维数特征图；对另一幅预处理后的图像，利用显著性方法进行增强，得到显著性特征图；将归一化分形维数特征图和显著性特征图进行加权融合；对融合后的图像进行自适应阈值分割，得到检测结果。本发明所提供的方法避免了机器学习类方法对大量样本数据的依赖性以及单一波段图像检测的局限性，可针对小样本快速检测，并且显著提高卷云虚警源的检测能力。
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公开(公告)号：CN112329796B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202011259875.5
申请日：2020-11-12
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉显著性的红外成像卷云检测方法、装置和计算机可存储介质，其中方法包括：输入待检测红外图像；使用频率调制显著性检测方法对所述红外图像进行检测，得到显著性特征图；对所述显著性特征图进行伽马变化增强对比度，得到对比度增强图；对所述对比度增强图进行拉普拉斯高提升滤波，得到边缘增强图；对显著性特征图进行区域生长处理，其中采用的种子点为边缘增强图中灰度值高于99％的点，得到区域生长图；对区域生长图进行轮廓提取，得到轮廓二值图；根据轮廓二值图对红外图像进行目标区域标注，输出卷云检测结果图。本发明使得检测区域更加精准并且算法复杂度低，具有良好的实时性并且对成像设备要求不高。
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公开(公告)号：CN113537253A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110968147.X
申请日：2021-08-23
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及红外图像目标检测领域，特别涉及一种红外图像目标检测方法、装置、计算设备及存储介质。该方法包括：利用样本红外图像的特征集合训练目标检测模型；其中，特征集合至少包括样本红外图像的灰度特征、梯度特征和深层特征，灰度特征和梯度特征是对样本红外图像灰度化的图像提取得到的，深层特征是利用预设的神经网络模型对样本红外图像提取得到的；提取待检测红外图像中的候选目标，并将候选目标输入到训练好的所述目标检测模型中，输出目标检测结果。本方案能够提高红外图像目标检测的准确率。
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公开(公告)号：CN110796076A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911035256.5
申请日：2019-10-29
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及遥感图像处理技术领域，尤其涉及一种高光谱图像河流检测方法、计算机设备以及计算机可读存储介质，该方法包括：输入高光谱图像；对高光谱图像进行滤波；对图像进行分解，计算不同尺度、不同方向下的剪切波特征；对所有剪切波特征进行归一化处理，并计算每个剪切波特征的标准差；选出每一尺度下，标准差最大的两个剪切波特征进行求和，得到河流的特征图像；对特征图像进行自适应阈值分割，得到二值化图；将二值化图作为活动轮廓模型模板，利用活动轮廓模型进行河流检测，得到河流检测结果。本发明避免了使用边缘信息及学习类方法，解决了小样本下河流目标检测困难的问题，可以显著提高河流虚警源的检测能力，同时提高了计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119805450A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411873471.3
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种协同主被动遥感数据的典型植被面积提取方法及装置。本发明首先获取当前待测区域的光学遥感影像和SAR遥感影像；其中，光学遥感影像和SAR遥感影像均是根据时间序列排列的，将光学遥感影像和SAR遥感影像分别进行预处理，得到光学遥感影像的预处理数据和SAR遥感影像的预处理数据，将光学遥感影像的预处理数据和SAR遥感影像的预处理数据输入预设的协同主被动遥感的典型植被面积提取决策模型中，得到典型植被面积的预测结果，本发明根据光学遥感影像和SAR遥感影像共同对典型植被面积进行预测，能够减少单一数据误差对预测结果的影响，能够提高典型植被面积提取精度。
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公开(公告)号：CN112329674B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202011259913.7
申请日：2020-11-12
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于多纹理特征融合的结冰湖泊检测方法、装置和计算机可存储介质，其中方法包括：采集并输入含有结冰湖泊的红外图像；分别对红外图像进行修正LNIP纹理编码、修正LBP纹理编码和基于修正的Gabor滤波提取，得到第一纹理特征图像、第二纹理特征图像和第三纹理特征图像，再进行像素级的特征融合得到第四纹理特征图像；基于局域概率分布对第四纹理特征图像进行结冰湖泊检测；再对结冰湖泊检测的结果进行精细化处理，得到像素级检测结果图。本发明解决了目前红外成像技术难以对结冰湖泊进行准确检测，以及检测精度低，检测结果模糊的问题。
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公开(公告)号：CN113537253B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202110968147.X
申请日：2021-08-23
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及红外图像目标检测领域，特别涉及一种红外图像目标检测方法、装置、计算设备及存储介质。该方法包括：利用样本红外图像的特征集合训练目标检测模型；其中，特征集合至少包括样本红外图像的灰度特征、梯度特征和深层特征，灰度特征和梯度特征是对样本红外图像灰度化的图像提取得到的，深层特征是利用预设的神经网络模型对样本红外图像提取得到的；提取待检测红外图像中的候选目标，并将候选目标输入到训练好的所述目标检测模型中，输出目标检测结果。本方案能够提高红外图像目标检测的准确率。
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公开(公告)号：CN115511006A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211339176.0
申请日：2022-10-28
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，特别涉及一种基于酉变换的目标检测方法、装置及存储介质。方法包括：构建多帧红外图像的空时张量，所述空时张量包括背景张量和目标张量；构建所述空时张量的目标函数，所述目标函数是利用酉变换域下的张量核范数对所述背景张量进行约束以及利用联合空时全变分和L1范数对所述目标张量进行约束得到的；求解所述目标函数，求解出所述目标张量；将求解出的目标张量重构为多个单帧的目标图像，输出每个所述目标图像的检测结果。该方法能够准确地检测出复杂背景中的目标、检测能力强。
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公开(公告)号：CN113538296A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110989074.2
申请日：2021-08-26
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开了一种红外图像目标检测方法、装置、计算设备及存储介质，属于红外图像目标检测领域。方法包括：构建原始红外图像的红外块张量模型，该红外块张量模型包括原始红外图像的背景块张量的张量环范数以及原始红外图像的局部结构先验权重和目标块张量乘积的L1范数；求解该红外块张量模型，得到红外图像的目标块张量；基于求解出的目标块张量，对原始红外图像进行重构，以得到目标图像；基于该目标图像，确定原始红外图像中是否有目标。本发明通过将张量环范数和局部结构先验权重及L1范数引入红外块张量模型中，增强了对红外图像中边缘和噪声的抑制能力，并解决了红外图像检测时目标失真的问题，提高了红外图像的目标检测精度。
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