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公开(公告)号：CN106600607B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201611034125.1
申请日：2016-11-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于水平集分割极化SAR影像水体精确提取方法，包括步骤：S1极化SAR影像的预处理；S2基于极化SAR影像的极化总功率，从极化SAR影像中提取弱散射同质区域，完成水体的初步提取；S3基于极化SAR影像的散射熵和协方差矩阵，从弱散射同质区域精确提取水体。本发明充分考虑了弱散射地物在极化SAR影像中的相似性，采用多尺度水平集分割策略，根据不同分割内容，构建不同的SAR模型，从而定义不同层次的能量函数，通过这种逐步求精的方法，来提高水体提取的有效性和精度。
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公开(公告)号：CN108765488A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810271738.X
申请日：2018-03-29
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: G06T7/62 , G01C11/00 , G06T7/0002 , G06T7/13 , G06T7/155 , G06T7/60 , G06T2207/10032 , G06T2207/20036 , G06T2207/30181
Abstract: 本发明提供一种基于阴影信息的高分辨率遥感影像建筑物高度估测方法，包括对待检测原始影像进行阴影检测，得到阴影检测结果图，并分别利用形态学处理得到更独立的阴影和边缘更平滑的阴影；利用阴影的面积、长度，以及卫星影像的成像特性判定阴影方向；通过阴影方向和建筑物对应阴影长度的统计特征确定建筑物对应的阴影长度；通过阴影方向求取太阳方位角，并通过太阳方位角推算太阳高度角；利用求取的阴影长度和太阳高度角，估测建筑物的高度。本发明通过充分利用建筑物阴影的特征实现建筑物高度估测，有效检测出带有阴影的遥感影像建筑高度，为建筑物三维重建、城市建筑物历史信息获取、城市变化检测等遥感相关应用等提供有效信息。
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公开(公告)号：CN103400151B
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201310359358.9
申请日：2013-08-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 一体化的光学遥感影像与GIS自动配准与水体提取方法：步骤1，对输入的光学遥感影像进行分割，获得水系初始分割结果；步骤2，进行局部水平集演化分割得到集合R；步骤3，匹配基础地理信息水系层矢量对象与集合R中对象，配准影像，如果配准成功则进入步骤4，否则返回步骤2；步骤4，通过缓冲区检测获取未变化水体、疑似新增水体、疑似变化水体，进一步滤除疑似水体对象，确认真正变化水体与未变化水体；步骤5，利用未变化水体对象中对应像元的多光谱值作为正样本，随机选择光学遥感影像上集合R以外区域中的像元多光谱值作为负样本，训练SVM分类器并验证过滤后的疑似水体对象集中各对象是否为水体，获得分割配准提取的水体结果。
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公开(公告)号：CN103514606A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201310478383.9
申请日：2013-10-14
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种异源遥感影像配准方法，核心思想是基于多尺度匹配以直线交点为基元、采用联合Voronoi图与谱图的点匹配方法，集成迭代的特征提取与匹配策略，克服了现有方法严重依赖特征提取、可靠性差、精度不高等问题。实现过程为：对原始影像进行多尺度分析，在最粗尺度上提取直线并获取交点；对交点集用联合Voronoi图与谱图的点匹配方法获取同名点对；检测匹配结果是否合格:若合格，转入下一步，否则自适应调整参数，重新进行直线提取与点集匹配；对待配准影像进行初变换，且分别提取直线特征，寻找同名直线段，获取候选同名点对；利用KNN图得到精确的匹配点对，求解变换参数。本发明主要用于可见光、红外和合成孔径雷达（SAR）等异源遥感影像的配准。
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公开(公告)号：CN103400151A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310359358.9
申请日：2013-08-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 一体化的光学遥感影像与GIS自动配准与水体提取方法：步骤1，对输入的光学遥感影像进行分割，获得水系初始分割结果；步骤2，进行局部水平集演化分割得到集合R；步骤3，匹配基础地理信息水系层矢量对象与集合R中对象，配准影像，如果配准成功则进入步骤4，否则返回步骤2；步骤4，通过缓冲区检测获取未变化水体、疑似新增水体、疑似变化水体，进一步滤除疑似水体对象，确认真正变化水体与未变化水体；步骤5，利用未变化水体对象中对应像元的多光谱值作为正样本，随机选择光学遥感影像上集合R以外区域中的像元多光谱值作为负样本，训练SVM分类器并验证过滤后的疑似水体对象集中各对象是否为水体，获得分割配准提取的水体结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103020934A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210533814.2
申请日：2012-12-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出一种抗字幕干扰的图像无缝自动拼接方法，可实现从变化场景的视频帧(如连续移动或旋转的摄像机拍摄的视频帧或连续多幅图像)连续拼接成一幅完整图像。这种技术不需要相机位姿和场景控制点信息、考虑视频(或图像序列)任意角度旋转，比例以及透视变换，实现了全自动彩色视频图像无缝拼接，充分利用图像序列间显著性强的各种关联信息进行自动拼接计算，相邻帧拼接精度达到亚像素，并且可利用并行技术使得拼接速度成倍提高。
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公开(公告)号：CN101604445A
公开(公告)日：2009-12-16
申请号：CN200910063299.4
申请日：2009-07-24
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于凸面模型的遥感影像对象级变化检测方法，包括：一、对两时相遥感影像配准和辐射校正预处理；二、基于凸面模型进行多尺度分割；三、凸面模型对象生成标记影像；四、建立两个时相影像中对象的对应关系；五、基于标记影像进行变化比较。本发明采用凸面模型的对象分割、变化比较方法，从对象纹理、几何等特征入手解决人工目标的变化检测问题。
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公开(公告)号：CN108596962A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810368208.7
申请日：2018-04-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种迭代三角网络约束下的异源遥感影像可靠匹配方法，包括：步骤1：对基准影像和待匹配影像预处理；步骤2：对步骤1所得预处理后的基准影像和待匹配影像，进行水平集分割，得到面分割结果；步骤3：利用形状曲线相似性测度算法对面分割结果进行判断，获得形状相似的匹配面目标；步骤4：构建虚拟三角形，并对两个虚拟三角形进行相似性判断；步骤5：三角形生长配准算法，获取匹配的点对；步骤6，判断步骤5所得的匹配点对是否满足匹配精度要求，是则输出所得匹配结果影像，否则返回执行步骤2-步骤6，直到满足匹配精度要求。本发明有效的解决了分割目标重复且多对多的情况，与经典的基于形状曲线匹配的方法相比，具有更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103714339B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201310750917.9
申请日：2013-12-30
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: G06K9/00651 , G06K9/6278
Abstract: 一种基于矢量数据的SAR影像道路损毁信息提取方法，根据灾后的SAR影像的范围，获取对应区域的矢量数据；将矢量数据投影到SAR影像的坐标系之后，将矢量数据配准到SAR影像上；提取SAR影像的疑似道路损毁区，包括利用道路检测算子进行线检测，将道路宽度信息与道路矢量数据进行形状水平集分割，融合得到疑似道路损毁区；建立贝叶斯网络模型对疑似道路损毁区进行进一步判断，提取出道路损毁信息。本发明利用矢量数据作为先验信息，辅助SAR影像道路变化检测，检测率高；提出的线检测与形状水平集相结合的方法能够很好的提取断裂区，漏检率低；建立的贝叶斯网络模型能够有效的剔除干扰信息，减少道路损毁提取的虚警。
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公开(公告)号：CN103337077B
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201310271314.0
申请日：2013-07-01
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度分割和SIFT的可见光与红外图像配准的方法，包括：步骤1，对可见光图像和红外图像分别进行预处理，其中对可见光图像进行高斯滤波处理，对红外图像进行线性增强处理；步骤2，设定初始参数值包括尺度因子、紧凑因子和形状因子，对预处理后的可见光和红外图像分别进行多尺度图像分割；步骤3，对多尺度图像分割后的可见光与红外图像进行SIFT配准，找出同名点选择变换模型计算参数对源图像进行配准；步骤4和步骤5，判断：若可见光与红外图像未配准或者配准的精度没有满足设定的阈值要求，则返回步骤2对多尺度图像分割方法的参数值进行调整；直至可见光与红外图像的配准精度满足设定的阈值要求，停止迭代，输出配准结果。
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