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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111145132A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911236390.1
申请日：2019-12-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种光谱保持型的快速遥感图像融合方法，主要解决遥感图像融合中光谱保持性能与空间增强性能以及运算性能之间存在的矛盾，提出一种可用于实时系统的快速方法。本发明的核心机制是在运算性能和空间性能较好的分量替换法基础上，增加一次低分辨率上的融合，构造与多光谱数据空间结构和全色数据的光谱信息更为相近的亮度分量，提高融合结果的性能。融合结果具有很好的光谱保持能力，对配准偏差不敏感，可以有效抑制边缘的虚假结构。本发明所提出的方法健壮性高，光谱保持性能和空间保持性能在较高水平上达到平衡，运算速度快，可满足实时融合的要求，可适用于遥感及医学影像融合。
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公开(公告)号：CN110954303A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911142854.2
申请日：2019-11-20
Applicant: 东南大学
Inventor： 窦闻
Abstract: 本发明提供一种基于高分辨率遥感图像基准的MTF自动测算方法，主要解决传统方法在遥感图像在轨动态MTF检测中，图像中必须包含特定冲激响应的问题，以及在此过程中人工参与造成的效率和精度问题。本发明的核心机制是，采用与待检测图像同一成像区域的高分辨率遥感图像，依据简化的光学成像模型对高分辨率图像进行退化，通过构造一种健壮的退化图像和低分辨率图像之间分辨率相似度函数为评价函数，在参数空间中搜索图像退化的最优参数，从而确定待检测图像的MTF值。本发明的精确度、健壮度高，不受图像间平移偏差影响，受波段间光谱差异影响较小，运算速度快，可达到实用水平。适用于遥感及医学影像的MTF检测及空间尺度匹配。
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公开(公告)号：CN113627644B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110724623.3
申请日：2021-06-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0835 , G06Q30/0283
Abstract: 本发明提供的一种运输价格不确定下多式联运运输路径的鲁棒优化方法，包括建立确定情形下的目标函数Z的运输路径优化模型及约束条件；再进行转化为不确定参数下的目标函数的转变，及模型的构建；最终获得鲁棒模型，对鲁棒模型进行求解和参数的灵敏度分析，确定模型的最优解。本发明的方法是通过采用鲁棒优化理论，将含有运输价格不确定参数的多式联运运输路径优化基础模型转化为以最小化运输成本为目标函数，含有鲁棒水平调控参数的混合整数线性规划模型，并且通过对模型求解，以及对参数的灵敏度分析，获得最优路径。
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公开(公告)号：CN111145132B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201911236390.1
申请日：2019-12-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种光谱保持型的快速遥感图像融合方法，主要解决遥感图像融合中光谱保持性能与空间增强性能以及运算性能之间存在的矛盾，提出一种可用于实时系统的快速方法。本发明的核心机制是在运算性能和空间性能较好的分量替换法基础上，增加一次低分辨率上的融合，构造与多光谱数据空间结构和全色数据的光谱信息更为相近的亮度分量，提高融合结果的性能。融合结果具有很好的光谱保持能力，对配准偏差不敏感，可以有效抑制边缘的虚假结构。本发明所提出的方法健壮性高，光谱保持性能和空间保持性能在较高水平上达到平衡，运算速度快，可满足实时融合的要求，可适用于遥感及医学影像融合。
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公开(公告)号：CN113642954A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110843624.X
申请日：2021-07-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本申请涉及一种运输能力不确定的多式联运运输路径鲁棒优化方法。该方法包括：通过构建以最小化路段运输成本和网络节点转运成本之和最小的混合整数规划模型，基于混合整数规划模型，设定运输路段上的运输能力参数在一个对称有界的闭区间内，采用鲁棒优化理论，对运输能力不确定参数进行转化，构建约束条件；根据约束条件和混合整数规划模型，构建鲁棒水平可控的鲁棒优化模型；根据目标运输起点和目标运输终点，采用单纯形法或分支定界算法对鲁棒优化模型的求解，以及参数的灵敏度分析，获得从目标运输起点运输货物到目标运输终点的总运输成本以及鲁棒水平的规律，并制定运输方案或运输路径，提高了多式联运运输路径优化的鲁棒性。
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