公开(公告)号：CN111025291B

公开(公告)日：2021-07-16

申请号：CN201911076780.7

申请日：2019-11-06

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 宋冬梅 ,  任慧敏 ,  王斌 ,  甄宗晋 ,  崔建勇 ,  许明明

IPC: G01S13/90 ,  G01S13/88 ,  G01S7/02 ,  G01S7/41 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于全极化SAR新特征的海洋溢油检测方法，包括以下步骤：极化相干矩阵的提取；特征值和特征向量分解；构建基尼系数新特征；阈值分割；本发明方法基于特征值分解理论提出一种新的极化特征，称为极化基尼系数；该特征不仅能够反映集合中不同目标之间的极化状态，还能够描述不同散射类型在统计意义上的不纯度，当不纯度为0时表明对应集合中的散射机制类别一致；新特征通过目标分解理论得到不同散射机制类别，通过计算该像素的主导散射机制在统计意义上的不纯度提取溢油信息，通过对全极化SAR溢油影像利用该方法提取特征，解决了不能区分生物油膜与矿物膜的问题，且新的特征提取技术具有抑制相干斑噪声的能力。

公开(公告)号：CN112926397A

公开(公告)日：2021-06-08

申请号：CN202110117101.7

申请日：2021-01-28

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 王斌 ,  夏令辉 ,  宋冬梅 ,  李忠伟 ,  张杰 ,  崔建勇

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种基于两轮投票策略集成学习的SAR图像海冰类型分类方法，包括：对SAR海冰图像进行特征提取，得到优选纹理特征；采用原始极化特征和优选纹理特征融合形成的海冰特征图像，对基分类器进行选择训练和权重优化，得到类别得分矩阵和第一轮权重投票的分类结果；根据类别得分矩阵与预定义阈值参数将所有像素划分为模糊性标签像素集和确定性标签像素集，使用第一轮权重投票结果对确定性标签像素的分类结果进行确定；对模糊性标签像素进行第二轮权重投票纠正，完成初始集成分类结果中所有模糊性标签像素的更新，得到最终的海冰分类结果。采用本发明的技术方案，以解决现有海冰分类方法未能优化选取SAR图像海冰特征以及分类方法落后的问题。

公开(公告)号：CN110991257A

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201911094691.5

申请日：2019-11-11

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 宋冬梅 ,  王斌 ,  甄宗晋 ,  任慧敏 ,  崔建勇 ,  许明明

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于特征融合与SVM的极化SAR溢油检测方法，包括以下步骤：构建Pol-SAR数据块，然后构建溢油样本数据集；搭建CNN网络，并从Pol-SAR数据中抽取训练样本对CNN网络模型进行训练；利用训练好的CNN网络模型，对Pol-SAR数据进行深度特征提取，提取高层次的特征；将不同的高层次的特征进行融合，利用带有RBF核函数的SVM分类器进行分类；本发明方法避免了传统方法需要手动提取并选择特征的复杂过程，能够有效的减少相干斑噪声的影响，减少溢油检测的虚警率，提取出CNN网络的两层高层特征，通过PCA降维对两层特征进行特征融合，可以有效地区分溢油与生物油膜，提高溢油检测精度。

公开(公告)号：CN109472785B

公开(公告)日：2019-12-20

申请号：CN201811294494.3

申请日：2018-11-01

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 王斌 ,  宋冬梅 ,  谭璇 ,  张凌 ,  单新建 ,  谢霄峰 ,  李睿琳

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/155 ,  G06T5/00 ,  G06T7/136

Abstract: 本发明提出基于多结构元素震害受损建筑物快速识别方法，包括以下步骤：多结构元素的顶帽重建、多方向顶帽重建、构建差分形态学剖面、对差分形态学剖面取均值以构建建筑物形态学特征、对影像进行后处理和震后受损建筑物信息提取；本发明方法仅通过需要震后单时相影像即可对震害受损建筑物进行提取，单时相震害影像在短时间内对震害影像中的受损建筑物进行高精度的识别，通过差分形态学剖面的操作过程中正确的结构元素选择提高了目标识别的效果和质量，不仅可以提高提取精度高，同时操作也很简单，而且处理速度快，不会受操作者主观性的影响，解决了面向对象方法中所存在的问题。

公开(公告)号：CN104166857A

公开(公告)日：2014-11-26

申请号：CN201410377815.1

申请日：2014-08-01

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 宋冬梅 ,  马毅 ,  崔建勇 ,  邵红梅 ,  沈晨 ,  聂立新 ,  任广波

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于小波变换低频谱信息的溢油高光谱图像分类方法，该方法包括：高光谱数据处理及三种地物光谱特征初步分析；利用三种地物的光谱特征值生成一维信号，并基于三种地物的ROI(Region of interest,感兴趣区域)基于db4小波基进行ROI内的逐像素的5层小波分解，绘制三种地物的低频小波系数曲线；选择可分性强的波段；对整幅图像进行逐像素的基于db4小波基的5层小波分解，提取可分性强波段的第5层低频小波系数，生成可分性强的低频小波系数图像；实行最大似然法的不同厚度油膜的分类。利用本发明图像分类方法能够充分利用光谱信息，对高光谱图像的光谱信息挖掘充分，使得图像分类效率和分类精度都提高。