公开(公告)号：CN107239775A

公开(公告)日：2017-10-10

申请号：CN201710628776.1

申请日：2017-07-28

Applicant: 湖南大学

Inventor： 李树涛 ,  郝乔波 ,  康旭东

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/00637 ,  G06K9/46 ,  G06K9/6267

Abstract: 本发明涉及遥感技术领域，提供一种地物分类方法及装置，所述方法包括：提取高光谱图像的多个属性剖面特征，得到第一图像；提取激光扫描图像的属性剖面特征，得到第二图像；将第一图像和第二图像进行融合，得到第三图像；利用预设的卷积神经网络，对第三图像进行特征提取与分类，得到地物分类结果。本发明将髙光谱图像丰富的光谱信息和激光扫描图像精确的高程信息进行互补，解决了由于光谱信息不准确导致的地物分类受局限的问题。另外，利用卷积神经网络进行特征提取与分类，降低了对训练样本的数量要求，同时提升了地物分类的精度。

公开(公告)号：CN106228186A

公开(公告)日：2016-12-14

申请号：CN201610571286.8

申请日：2016-07-20

Applicant: 湖南大学

Inventor： 李树涛 ,  卢婷 ,  康旭东 ,  方乐缘

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种高光谱图像分类装置与方法，涉及图像处理领域。所述高光谱分类图像方法通过提取一高光谱图像的像素级结构特征向量、亚像素级光谱混合特征向量以及超像素级空谱相似性特征向量；依据像素级结构特征向量、亚像素级光谱混合特征向量以及超像素级空谱相似性特征向量利用支持向量机对高光谱图像分别进行逐像素类别估计，从而获得三个分类概率矩阵；依据类别标签、预设的调节因子以及三个分类概率矩阵获得的联合分类概率矩阵构造能量函数，求取能量函数的最小值，从而获得分类结果图像矩阵。本发明提供的高光谱图像分类装置与方法，可提升对高光谱图像的平滑区域的分类精度，又能降低对高光谱图像的结构纹理密集区域的误分类情况。

公开(公告)号：CN102842119A

公开(公告)日：2012-12-26

申请号：CN201210294480.8

申请日：2012-08-18

Applicant: 湖南大学 ,  富士通株式会社

Inventor： 李树涛 ,  康旭东 ,  孙斌 ,  孙俊

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于抠像技术与边缘增强的快速文本图像超分辨率方法。它包括以下步骤：采用基于引导滤波的抠像技术将低分辨率文本图像分为前景色、背景色及前景透明度三个组成部分；分别使用快速插值方法与基于边缘增强的插值方法对低分辨率文本图像的前景色及背景色部分和前景透明度部分进行超分辨率；利用超分辨率后的前景色、背景色及前景透明度部分重构出高分辨率文本图像。本发明能够快速有效的提高超分辨率后的文本图像质量，改善文本图像的视觉效果，能解决低分辨率文本图像或视频在高分辨率电子设备上的显示和打印等问题，具有非常重要的实际应用价值。