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公开(公告)号：CN111681271B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010798170.4
申请日：2020-08-11
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种多通道多光谱相机配准方法，包括预设N组不同距离的场景对应的图像变换矩阵；将待配准多光谱图像通过预设的N组变换矩阵进行变换，得到N组配准结果图像；对得到的N组配准结果图像，分别计算该图像指定通道间的结构相似度，并选择相似度最高的一组配准结果图作为该待配准多光谱图像最终得到的配准结果图。本发明多通道多光谱相机配准方法配准精度高，实时性好，能够在景深变化的实际场景下快速准确地完成配准，能够有效解决现有配准技术中景深变化导致的配准精度降低和实时性不高的问题。
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公开(公告)号：CN106228553A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610573898.0
申请日：2016-07-20
Applicant: 湖南大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06T2207/10032 , G06T2207/20076
Abstract: 本发明提供了一种高分辨率遥感图像阴影检测装置与方法，涉及图像处理领域。该高分辨率遥感图像阴影检测装置与方法通过将一高分辨率遥感图像转化为空间特征图像；对所述空间特征图像进行初步分割，并获得阴影区域与非阴影区域；再对阴影区域和非阴影区域进行处理并获得处理结果，并依据所述处理结果对所述高分辨率遥感图像进行支持向量机分类，并获得初始概率图像矩阵；依据扩展随机行走算法对所述初始概率图像矩阵进行优化处理，并获得阴影图像结果矩阵。该高分辨率遥感图像阴影检测装置与方法最终得到的阴影图像具有鲁棒性高、噪声点少以及无需人工标记的特点，且提高了检测出的阴影图像的精度。
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公开(公告)号：CN116934598B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311210044.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 图像质量较低和实时性不高的问题。本发明公开了一种多尺度特征融合的轻量级遥感图像超分方法及系统，本发明包括对输入的低分辨率的遥感图像提取浅层特征，利用残差组注意力结构块RGAM提取深度特征；使用像素重组技术对浅层特征和深度特征中的元素进行重新排列生成最终的高分辨率的遥感图像；RGAM包括依次相连的轻量化通道注意块LCAB和分组注意力机制块GAB，LCAB用于对输入的特征进行通道筛选，GAB用于通过设置不同的窗口大小来聚焦于自注意力操作中的不同信息并通过级联将(56)对比文件Lu T, Liu M, Fu W, et al.GroupedMulti-Attention Network for HyperspectralImage Spectral-Spatial Classification.《IEEE Transactions on Geoscience andRemote Sensing》.2023,第61卷1-12.Zhang Y, Li K, Li K, et al..Imagesuper-resolution using very deep residualchannel attention networks《.Proceedingsof the European conference on computervision (ECCV)》.2018,286-301.
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公开(公告)号：CN112990368A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110450691.5
申请日：2021-04-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种多边形结构引导的高光谱图像单样本识别方法及系统，本发明包括：针对高光谱图像降维；对降维图像进行多尺度分割得到多尺度分割图；利用已知的单样本，结合多尺度分割得到的最细尺度的分解结果及光谱角距离，在单样本所在的多边形内扩充样本，随后搜索相似多边形，在相似多边形内部二次扩充样本，并利用扩充后的样本训练像素级的分类器识别模型；利用分类器识别模型对降维图像识别得到逐像素的初始识别结果；结合多尺度分割图优化初始识别结果再融合得到最终的识别结果。本发明针对农田场景或城市场景实现多边形结构引导的高光谱图像单样本识别，在解决样本数量不足问题的同时，能够提升识别精度并优化识别视觉效果。
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公开(公告)号：CN112990164A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110542741.2
申请日：2021-05-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种多光谱与全色图像联合配准与模糊核估计方法与系统，本发明方法包括建立图像偏移量学习子网络、空间和光谱模糊核估计子网络，连接得到可端到端训练的多光谱、全色图像配准与模糊核估计网络；结合遥感卫星原始全色图像与多光谱图像构建训练数据集，通过训练数据集训练优化多光谱、全色图像配准与模糊核估计网络，训练完成得到空间模糊核与光谱模糊核。本发明仅利用从卫星直接得到的低空间分辨率多光谱图像和高空间分辨率的全色图像以及其空间光谱联系，可无监督训练学习得到配准的全色图像以及空间和光谱模糊核，可应用于遥感卫星自然灾害监测、农作物检测、矿产勘探和土地资源调查等实际应用领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112132753A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011226916.0
申请日：2020-11-06
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种多尺度结构引导图像的红外图像超分辨率方法及系统，本发明将红外图像Inir和可见光图像Ivis配准得到配准后的红外图像Inir‑reg；将图像Ivis通过n次下采样得到多种下采样尺度i下的可见光图像Iivis，将图像Inir‑reg下采Iiv样is得转到换图到像HISnVir‑色ds彩；将空图间像，设定颜色阈值T将进行目标分类；然后将图像Inir‑ds作为初始的当前待滤波图像，进行n次迭代将多种下采样尺度i下的可见光图像Iivis作为引导进行联合双边滤波得到红外图像超分辨率图像。本发明能够通过可见光引导图像有效提升红外图像的分辨率，改善视觉效果，具有较高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN106295498B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610571105.1
申请日：2016-07-20
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供了一种光学遥感图像目标区域检测装置与方法，涉及图像处理领域。该光学遥感图像目标区域检测装置与方法将一光学遥感图像转换为三维立体图像，依据所述三维立体图像检测出所述光学遥感图像的疑似目标区域，利用主成分分析网络和支持向量机对所述疑似目标区域进行特征提取与分类，从而确定目标区域。该光学遥感图像目标区域检测装置与方法，不易受云、海浪等自然因素影响，稳定性高，并且目标区域提取错误率低，提取速度快。
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公开(公告)号：CN106295498A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610571105.1
申请日：2016-07-20
Applicant: 湖南大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/6269
Abstract: 本发明提供了一种光学遥感图像目标区域检测装置与方法，涉及图像处理领域。该光学遥感图像目标区域检测装置与方法将一光学遥感图像转换为三维立体图像，依据所述三维立体图像检测出所述光学遥感图像的疑似目标区域，利用主成分分析网络和支持向量机对所述疑似目标区域进行特征提取与分类，从而确定目标区域。该光学遥感图像目标区域检测装置与方法，不易受云、海浪等自然因素影响，稳定性高，并且目标区域提取错误率低，提取速度快。
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公开(公告)号：CN102800069A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210159964.1
申请日：2012-05-22
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合软决策自适应插值与双三次插值的图像超分辨率方法。它包括以下步骤：首先，分别采用软决策自适应插值与双三次插值对低分辨率图像进行超分辨率；然后，采用基于像素值差异与结构差异的失真检测方法检测出软决策自适应插值获得的高分辨率图像中出现失真的区域；最后，采用基于像素加权的图像融合方法融合不同插值方法获得的高分辨率图像从而得到最终的超分辨率结果。本发明将实时的双三次插值技术与快速的软决策自适应插值技术结合起来应用于图像超分辨率，即能够保证超分辨率后图像的边缘清晰，又不会在图像纹理密集区域造成失真，能在放大低分辨率图像的同时改善其视觉效果，具有非常大的理论意义与实际应用价值。
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公开(公告)号：CN119323733A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411716095.7
申请日：2024-11-27
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/143 , G06V10/30 , G06V10/80 , G06V20/13
Abstract: 本发明公开了一种多光谱遥感浒苔赤潮检测方法与系统，本发明多光谱遥感浒苔赤潮检测方法包括将输入的海洋水色遥感卫星的多光谱图像#imgabs0#进行伪曝光生成伪曝光多光谱图像序列#imgabs1#，伪曝光多光谱图像分解为结构块，对每个结构块分解出信号强度、平均强度、信号结构三项分量并融合重构出增强多光谱遥感图像#imgabs2#；基于参考图像#imgabs3#使用暗目标减法对增强多光谱遥感图像#imgabs4#进行雾强度、雾丰度估计并去除多光谱遥感图像中薄云雾的干扰得到去除云雾干扰后的多光谱图像#imgabs5#以用于浒苔赤潮检测。本发明旨在面向长时序、大尺度的浒苔赤潮检测，提高浒苔赤潮的信息提取精度，提高浒苔赤潮检测的效率。
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