一种极化合成孔径雷达影像四分量分解的方法

    公开(公告)号:CN103593669B

    公开(公告)日:2016-08-24

    申请号:CN201310594635.4

    申请日:2013-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种极化合成孔径雷达影像四分量分解的方法,它涉及极化SAR影像地物散射特性的分析,尤其涉及对现有极化SAR影像分解方法中难以处理的具有定向角不为0度的建筑物散射类型的计算方法,如图1所示,所述方法包括:一、针对影像中定向角不为0度的建筑物所对应的像素,提出筛选算法;二、针对定向角不为0度的建筑物提出能够描述其散射特征的广义偶次散射模型;三、提出非负特征值分解技术解算散射分量;通过本发明提出的方法可以有效避免原有散射模型带来的不足,对于高分辨率全极化SAR影像能够获得满意的影像分解结果,并具有新颖性、创造性和简单实用的特点。

    一种面向高光谱图像的空谱联合特征提取方法

    公开(公告)号:CN106682675A

    公开(公告)日:2017-05-17

    申请号:CN201611243093.6

    申请日:2016-12-29

    CPC classification number: G06K9/52 G06K9/6267

    Abstract: 本发明公开了一种面向高光谱遥感图像分类的空谱联合特征提取技术,属于遥感图像处理领域,包括以下步骤:1)利用像素坐标生成横坐标图像和纵坐标图像;2)计算高光谱图像的统计特征;3)利用统计特征对横坐标图像和纵坐标图像进行值域拉伸;4)将坐标图像插入到原始高光谱图像;5)利用主成分分析对特征进行融合和提取。本发明将高光谱图像空间特征转换为光谱特征,并利用主成分分析方法进行空间特征和光谱特征的融合,解决了高光谱图像分类空间特征利用不足的问题,方法具有广泛适用性、计算简单,可有效提高高光谱图像分类精度。

    一种高效的流数据解包及处理方法

    公开(公告)号:CN101826950B

    公开(公告)日:2012-08-22

    申请号:CN201010153572.5

    申请日:2010-04-23

    Abstract: 一种高效的流数据解包及处理方法,解决需要寻找更合理的方法来解决流数据的解包及处理过程中的数据丢失问题,采用的技术方案是,以上方法是在发送端将一组流数据压缩打包后发送给接收端的过程中实现的,以上方法的具体步骤是:发送端将所说的一组流数据进行编码生成序列标识码;发送端借助配套压缩工具包将一组流数据打包生成压缩包后、发送给接收端;接收端收到压缩包进行解压,并验证流数据的完整性,接收端将验证后的未收到的流数据序列标识码发送请求信号至相应的发送端;发送端将接收端未收到的流数据再次发送给接收端,直至接收端接收到完整的流数据后,进行整体存储。本发明的优点是保证数据完整性同时又提高了解包效率。

    一种高效的流数据解包及处理方法

    公开(公告)号:CN101826950A

    公开(公告)日:2010-09-08

    申请号:CN201010153572.5

    申请日:2010-04-23

    Abstract: 一种高效的流数据解包及处理方法,解决需要寻找更合理的方法来解决流数据的解包及处理过程中的数据丢失问题,采用的技术方案是,以上方法是在发送端将一组流数据压缩打包后发送给接收端的过程中实现的,以上方法的具体步骤是:发送端将所说的一组流数据进行编码生成序列标识码;发送端借助配套压缩工具包将一组流数据打包生成压缩包后、发送给接收端;接收端收到压缩包进行解压,并验证流数据的完整性,接收端将验证后的未收到的流数据序列标识码发送请求信号至相应的发送端;发送端将接收端未收到的流数据再次发送给接收端,直至接收端接收到完整的流数据后,进行整体存储。本发明的优点是保证数据完整性同时又提高了解包效率。

    一种光学遥感影像舰船目标的军民属性自动判别方法

    公开(公告)号:CN107784285B

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN201711012734.1

    申请日:2017-10-26

    Abstract: 本发明公开了一种光学遥感影像舰船目标军民属性自动判别方法,涉及光学遥感影像自动处理领域。本发明通过获取舰船目标训练样本,并对训练样本进行军民属性人工判别、归一化重采样、生成合集、计算平均图像、计算差值图像、计算正交向量等一系列操作构建舰船目标的军民属性判别特征空间,将测试图像投影至该空间,并通过距离量测即可自动对测试图像中的舰船目标的军民属性进行自动判别。该方法只需一次性构建舰船目标军民属性判别特征空间,即可在今后的工作中利用该特征空间对测试图像中发现的舰船目标进行军民属性的自动判别。通过该方法,能够对新发现的光学遥感图像中舰船目标的军民属性进行自动判别,解放了专业判读人员的脑力,大大提高了舰船目标识别的工作效率。

    一种光学遥感影像舰船目标的军民属性自动判别方法

    公开(公告)号:CN107784285A

    公开(公告)日:2018-03-09

    申请号:CN201711012734.1

    申请日:2017-10-26

    Abstract: 本发明公开了一种光学遥感影像舰船目标军民属性自动判别方法,涉及光学遥感影像自动处理领域。本发明通过获取舰船目标训练样本,并对训练样本进行军民属性人工判别、归一化重采样、生成合集、计算平均图像、计算差值图像、计算正交向量等一系列操作构建舰船目标的军民属性判别特征空间,将测试图像投影至该空间,并通过距离量测即可自动对测试图像中的舰船目标的军民属性进行自动判别。该方法只需一次性构建舰船目标军民属性判别特征空间,即可在今后的工作中利用该特征空间对测试图像中发现的舰船目标进行军民属性的自动判别。通过该方法,能够对新发现的光学遥感图像中舰船目标的军民属性进行自动判别,解放了专业判读人员的脑力,大大提高了舰船目标识别的工作效率。

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