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公开(公告)号：CN116299305A
公开(公告)日：2023-06-23
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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公开(公告)号：CN107657616B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201710747795.6
申请日：2017-08-28
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向地理对象的高分遥感影像分割方法。首先，通过对影像进行过分割来构建初始种子区域集合，并确定尺度参数集合；而后，通过跟踪对象置信度指标OC的尺度间变化来指引多尺度区域合并过程，使区域合并结果逐步逼近实际的地理对象。不同于传统多尺度分割方式，为了应对有限尺度无法全面描述不同尺寸地理对象的不足，本发明首先通过分割来充分标记潜在的地理对象，再通过分析OC曲线的尺度间变化来跟踪和指引多尺度合并过程，从而使区域合并结果不断逼近实际的地理对象。
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公开(公告)号：CN114581771A
公开(公告)日：2022-06-03
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 , G06K9/62
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：CN107992856A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711417944.9
申请日：2017-12-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种城市场景下的高分遥感建筑物阴影检测方法。首先，对建筑物遥感影像进行基于WJSEG算法的多尺度区域分割，获得基本分析单元；其次，提取每个基本分析单元的建筑物阴影辐射特征；然后，提取每个基本分析单元建筑物阴影分形属性，将辐射特征和分形属性组成该基本分析单元的特征向量；最后，基于主动学习的SVM分类器得到建筑物阴影检测结果。本发明在辐射特征的基础上引入对建筑物敏感的分形属性，提高了建筑物阴影的识别精度。
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公开(公告)号：CN115376019A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211077432.3
申请日：2022-09-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种异源遥感影像对象级变化检测方法，通过设计一种多尺度特征提取差分模块实现多尺度特征差分图的提取，并作为UNet++的补充输入，以提高网络对变化区域特征的学习能力；在此基础上，为实现像素级结果到地理对象的映射，设计不同尺度的自适应证据置信度指标，进而构建一种基于DS证据理论的WDSEF识别策略，实现像素级检测结果到对象的跨越。通过对ZY‑3/GF‑2以及GF‑1/GF‑2两个多时相异源影像数据集进行实验，并与多种深度学习方法进行对比，结果表明本发明能够显著提高对变化区域的识别能力，并有效减少“伪变化”影响，OA和F1分别可达95%和63.31%以上，且目视分析和定量评价均显著优于对比方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113470055A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110804750.4
申请日：2021-07-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA加速的图像融合处理方法，其特征在于包含以下步骤：步骤一：视频图像信号接收：接收用户板产生的合成视景视频图像信号和夜视系统输入的红外视频图像信号；步骤二：视频图像融合处理：对合成视景视频图像信号和红外视频图像信号进行图像融合处理，形成增强合成视景视频图像信号；步骤三：视频图像信号显示控制与输出：对合成视景视频图像信号和增强合成视景视频图像信号进行选择和输出显示。本发明既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点，大大提高了图像融合处理的速度和处理效果。
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公开(公告)号：CN107992856B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201711417944.9
申请日：2017-12-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种城市场景下的高分遥感建筑物阴影检测方法。首先，对建筑物遥感影像进行基于WJSEG算法的多尺度区域分割，获得基本分析单元；其次，提取每个基本分析单元的建筑物阴影辐射特征；然后，提取每个基本分析单元建筑物阴影分形属性，将辐射特征和分形属性组成该基本分析单元的特征向量；最后，基于主动学习的SVM分类器得到建筑物阴影检测结果。本发明在辐射特征的基础上引入对建筑物敏感的分形属性，提高了建筑物阴影的识别精度。
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公开(公告)号：CN112257544A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011116489.0
申请日：2020-10-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏词典的高分遥感影像震后建筑物检测方法。属于遥感及摄影测量领域；具体步骤：1、提取潜在建筑物集合并构建多特征震害视觉词典；2、构建视觉词典中基于空间像素的上下文关系；3、视觉词典的稀疏表达，可实现对原始影像的特征更详尽的表达；4、通过基于SVM分类的震害建筑物检测获得最终检测结果。本发明在地震发生后，能快速、准确地判别震害建筑物的位置，对于开展震后应急救援及灾害评估具有重要的作用；本发明通过对多组不同区域、不同传感器的震后高分辨率遥感影像进行实验；同时，通过检测结果中对完好建筑物、部分震害建筑物以及废墟的进一步划分，可为震后应急响应救援及灾后重建提供关键的决策支持。
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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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