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公开(公告)号：CN118014901A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410200231.0
申请日：2024-02-23
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T5/77 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06T5/60
Abstract: 本发明涉及遥感影像处理技术，具体涉及一种基于SAR信息增益的光学遥感影像修复系统及方法，该方法包括构建浅层特征提取模块，用于提取光学遥感影像与SAR影像的浅层特征；构建具有双支并联结构性质的深层特征挖掘模块，用于充分提取局部细节信息和全局语义信息，使提取的特征既具有通用性又具有全局性；构建空谱信息重建模块，通过增大网络感受野，强化特征空间维度的显著信息，并充分利用多尺度特征的上下文语义信息重建云覆盖区域，还原光学遥感影像空间纹理细节的同时，有效恢复缺失区域的光谱色调信息。该方法通过设计动态全局‑局部交互自关注网络架构，有效提升了光学遥感影像中云层覆盖区域的空间纹理与光谱色调等方面的修复效果。
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公开(公告)号：CN116128764A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310161095.4
申请日：2023-02-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于曲率驱动的遥感影像云覆盖区域修复方法及系统，包括对已配准的目标影像和参考影像分别进行曲率变换，生成相应的影像曲率图；根据影像曲率差异构建曲率代价函数，提取优化后的云覆盖区域边界；基于优化后的云覆盖区域边界构建影像曲率方程，生成初始无云影像；进一步精化处理初始无云影像，获得最终的修复结果，包括计算优化后的云覆盖区域内新增曲率优化区域像素点的已知值和重建值偏差，确定初始重建影像中存在误差的像素点，并对存在误差的像素点进行改正，得到最终的重建影像。与已有方法相比，本发明首次提出将目标影像转换到曲率域进行复原，再逆变换回自然域，其克服了影像间的辐射差异对修复结果的影响。
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公开(公告)号：CN117726553A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311678669.1
申请日：2023-12-08
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T5/77 , G06T7/10 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种基于等照度约束和色彩结构控制的遥感影像信息重建方法，输入已配准的目标影像、参考影像，以及标记缺失区域的掩膜文件，利用目标影像和参考影像缺失区域之外的空间信息，构建色彩结构一致性约束求解目标影像缺失区域的部分缺失像素；根据求解的部分像素更新目标影像及掩膜文件；结合更新的参考影像中对应于缺失区域的信息，计算该区域内待求像素的等照度及其各方向梯度权重；根据计算的等照度及权重信息构造等照度方程，通过解算方程获得重建影像，实现遥感影像缺失区域修复。本发明首次提出基于每个像素各方向梯度值加权计算等照度，形成影像等照度网络，构建等照度方程解算缺失区域像素，通过色彩结果一致性约束提高重建精度。
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公开(公告)号：CN116309136A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310181247.7
申请日：2023-02-27
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T5/00 , G06T7/13 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于SAR先验知识引导的遥感影像云区重建方法。该方法首先将获取的光学遥感影像输入云检测模块，得到初步的云检测结果，然后构建SAR特征提取模块，将获取的临近时相SAR影像输入SAR特征提取模块，构造SAR影像的极化协方差矩阵，提取相关极化散射特征，最后构建云区影像重建模块，将获取的光学遥感影像、云检测结果和极化散射特征依次输入云区影像重建模块，实现光学遥感影像云遮掩区域空间结构特征重构与全局一致性特征修复，最终生成高保真无云影像。本发明通过融合SAR影像纹理、极化特征，有效提升了光学遥感影像中云遮掩区域的特征恢复能力，解决了因云雾严重干扰导致的光学遥感影像信息模糊及部分信息缺失等问题。
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