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公开(公告)号：CN117764860A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311652141.7
申请日：2023-12-05
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T5/70
Abstract: 本发明提供了一种新型遥感影像条带噪声去除方法、系统、设备及介质，包括DIS算子的构建，所述DIS算子是细节信息分离算子，基于双边滤波器与正交子空间投影实现，用于分离条带噪声中的细节信息；条带噪声提取模型的构建，包括采用UTV正则化项来表示条带噪声的全局稀疏特性和描述条纹方向上的平滑度与条纹垂直方向上的不连续性；采用群组稀疏正则化项来描述条带噪声的群组稀疏性，并将DIS算子与UTV正则化项、群组稀疏正则化项进行结合；条带噪声提取模型的求解，包括根据所构建的条带噪声提取模型得到不含有细节信息的条带噪声。与现有的去条带噪声方法相比，本发明可以有效去除条带噪声，同时还缓解了影像结构信息与细节信息的丢失问题。
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公开(公告)号：CN116993631A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311264287.4
申请日：2023-09-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像条带噪声自适应联合滤波方法，包括：对原始遥感图像进行滤波得到低通滤波残差图，再将低通滤波残差图中的条带噪声和图像细节进行分离，然后将分离出的细节信息加入低通滤波残差图中，得到初步去条带图像；对初步去条带图像的每一行执行中值滤波来提取垂直噪声，即逐行中值滤波；再将初步去条带图像减去中值滤波图像产生初始噪声模板，之后对初始噪声模板进行平滑得到最终噪声模板，最后将初步去条带图像减去最终噪声模板，得到最终的去条带图像。本发明能够高效并且完全去除图像中任何条带噪声，并且能够很好地保留图像细节信息。
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公开(公告)号：CN117745540A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311668172.1
申请日：2023-12-05
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像分级监督超分辨率重构方法、系统、设备及介质，包括获取高分辨率原始遥感图像，进行预处理，得到多组亚像素遥感图像；构建亚像素遥感图像重构网络，并分别采用低分辨率遥感图像与一组亚像素遥感图像作为输入与真值进行预训练；构建无上采样遥感图像超分辨率网络，并使用多组亚像素图像进行调优；构建多级监督无上采样超分辨率网络，分别使用中间分辨率遥感图像与高分辨率原始遥感图像作为真值进行训练；基于遥感图像超分辨率重构模型，输入需要提高分辨率的遥感图像进行超分辨率重构，得到高分辨率遥感图像。本发明通过采用分级监督与无上采样的超分辨率重构深度网络，可提升遥感图像的超分辨率重构质量与细节。
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公开(公告)号：CN116385314B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310620284.3
申请日：2023-05-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明针对面阵相机在轨辐射定标困难，遥感影像中存在点状系统噪声的问题，公开了一种面阵成像系统噪声去除方法及系统。首先基于高斯滤波器滤除面阵遥感影像中的辐射特征，得到纹理图像作为结果；其次，在纹理图像的基础上，采用Grubbs准则滤除纹理图像中蕴含的梯度信息，得到反映系统噪声信息的噪声图像；最后通过叠加一定数量的噪声图像获得校正系数，实现系统噪声的去除。本发明解决了面阵成像系统中传感器探元不均匀响应的问题，有效提升了面阵遥感影像的辐射质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116385314A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310620284.3
申请日：2023-05-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明针对面阵相机在轨辐射定标困难，遥感影像中存在点状系统噪声的问题，公开了一种面阵成像系统噪声去除方法及系统。首先基于高斯滤波器滤除面阵遥感影像中的辐射特征，得到纹理图像作为结果；其次，在纹理图像的基础上，采用Grubbs准则滤除纹理图像中蕴含的梯度信息，得到反映系统噪声信息的噪声图像；最后通过叠加一定数量的噪声图像获得校正系数，实现系统噪声的去除。本发明解决了面阵成像系统中传感器探元不均匀响应的问题，有效提升了面阵遥感影像的辐射质量。
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公开(公告)号：CN116977173B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202310850531.9
申请日：2023-07-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T3/4007 , G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种基于色差和色比的边缘优化Bayer插值方法，包括：获取待插值的Bayer影像，计算其各像素位置处的多尺度方向梯度；基于步骤1得到的多尺度方向梯度计算各方向色差的权重，并根据得到的权重计算色差以对三个通道进行插值；基于局部色比，更新步骤2三通道的插值结果；对原始Bayer影像进行影像边缘对称扩展，并对扩展后的影像边缘像素进行高质量线性插值并将插值结果与步骤3得到的非边缘像素插值结果组合，得到插值优化后的Bayer影像。本发明能够有效改善影像边缘的伪色和拉链现象，获得完整平滑的彩色图像。
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公开(公告)号：CN116977173A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310850531.9
申请日：2023-07-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于色差和色比的边缘优化Bayer插值方法，包括：获取待插值的Bayer影像，计算其各像素位置处的多尺度方向梯度；基于步骤1得到的多尺度方向梯度计算各方向色差的权重，并根据得到的权重计算色差以对三个通道进行插值；基于局部色比，更新步骤2三通道的插值结果；对原始Bayer影像进行影像边缘对称扩展，并对扩展后的影像边缘像素进行高质量线性插值并将插值结果与步骤3得到的非边缘像素插值结果组合，得到插值优化后的Bayer影像。本发明能够有效改善影像边缘的伪色和拉链现象，获得完整平滑的彩色图像。
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公开(公告)号：CN116883239A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310815728.9
申请日：2023-07-04
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明提供一种遥感影像超分辨率重建方法及系统，属于遥感图像处理技术领域，包括：在不同采集方向上获取待重建遥感图像的多个双向半像素错位过采样图像；对多个双向半像素错位过采样模式图像进行基于距离反比加权的帧内像素四叉树分解，得到多帧待重建预设高分辨率像素；对多帧待重建预设高分辨率像素进行混合滤波帧间融合，得到多帧预设超分辨率重建像素；基于多帧预设超分辨率重建像素，得到重建后遥感图像。本发明通过采集具有双向加密过采样模式的序列卫星影像，利用距离反比加权的帧内像素四叉树分解和混合滤波帧间融合，最终实现多帧融合超分辨率，重建比原始遥感影像分辨率更高的影像。
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公开(公告)号：CN116758173A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310724882.5
申请日：2023-06-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T9/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供基于灰度引导的多光谱遥感影像压缩方法及系统，能够有效降低多光谱图像的数据冗余，提高压缩质量和倍数。方法包括：步骤1，数据准备；步骤2，搭建用于训练的模型；步骤2‑1，进行光谱和空间降采样；步骤2‑2，提取空间特征和光谱特征；步骤2‑3，以波段1的空间特征为引导，对其他波段的灰度图像进行预测，然后以空间降采样影像的光谱特征作为约束，使预测的多光谱影像的光谱特征与原图像块一致；将预测影像与原图像块相减得到残差；步骤2‑4，对残差进行编解码，并对空间特征与光谱特征潜变量进行编解码；步骤3，训练后得到多光谱遥感影像压缩模型；步骤4，将待压缩的遥感影像输入多光谱遥感影像压缩模型中进行压缩。
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