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公开(公告)号：CN119178737A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411251180.0
申请日：2024-09-06
Applicant: 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
Abstract: 本发明公开了一种采用特征波段信息的仿生涂料光谱一致性评价方法，包括如下步骤：步骤1，图像数据预处理：步骤2，空间特征提取：步骤3，光谱特征提取：步骤4，计算光谱通道匹配性；步骤5，空间‑光谱特征信息联合评价：步骤6，对仿生涂料的制备工艺给出指导性改进建议。本发明所公开的评价方法，能够准确的对红边起峰波段位置、叶绿素响应波段和“近红外高原”的反射率大小，以及红边波段的光谱斜率进行计算和综合评价，直观的对空间和光谱特征进行联合分析评价，使得评价结果更具参考性和客观性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117095259A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310914486.9
申请日：2023-07-25
Applicant: 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所) , 西安电子科技大学
IPC: G06V10/776 , G06V10/58 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/771 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱异常检测的目标空谱特征结合遮掩效果评价方法，包括如下步骤：步骤1，特征波段筛选：步骤2，空间特征提取：步骤3，光谱特征提取：步骤4，空谱特征结合遮掩效果评价：步骤5，基于高光谱异常检测模型的图像客观评价：步骤6，修改参数权值：本发明所公开的方法，适用于现阶段空间分辨率逐步提高的高光谱成像，增加空间维特征信息提取，提升了高光谱遮掩效果评价性能。
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公开(公告)号：CN117173560A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311024035.4
申请日：2023-08-15
Applicant: 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
Abstract: 本发明公开了一种基于波段自适应与空谱光谱特征相结合的高光谱伪装效果评估方法，包括如下步骤：步骤1，输入高光谱图像：步骤2，采用K均值聚类算法对波段自适应降维；步骤3，获取伪装目标区域：步骤4，伪装评估指标提取，计算空谱特征；步骤5，使用线性比例变换法对步骤4得到的伪装评估指标进行处理：步骤6，使用熵权法确立伪装评估指标权重：步骤7，输出伪装效果评估结果。本发明所公开的方法，在不改变高光谱原始数据所代表的属性特征的前提下，利用几个关键频带替换原高光谱图像进行处理，大大降低了高光谱波段冗余，提高了数据处理效率，保障了图像算法精度。
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公开(公告)号：CN117036744A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310416628.9
申请日：2023-04-18
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
Abstract: 本发明提出一种基于迭代匹配思路的特征匹配方法，属于视觉图像处理领域；具体是首先，将需要进行匹配的两张原始图像进行特征提取，得到特征点与描述子；然后，利用描述子计算特征点之间的匹配得分构建相似度得分矩阵；并利用Sinkhorn算法优化得出匹配关系分布矩阵；接着，从匹配关系分布矩阵中得出匹配关系概率分布，通过NMS非极大值抑制法，选出各组彼此不相邻的匹配特征点，将其概率标记为0；最后，判段匹配特征点对的数量是否满足要求，如果是，输出匹配结果；否则，对每个特征点重新生成新的描述子，并返回构建似度得分矩阵，通过降低非极大值抑制半径，得到新的匹配特征点。本发明在极大降低注意力机制运算开销的同时保证了匹配质量的不受影响。
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公开(公告)号：CN119559205A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411495274.2
申请日：2024-10-24
Applicant: 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所) , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种采用内外窗光谱解混机制的遮掩目标检测和效果评估方法，包括如下步骤：步骤1，建立内外窗检测机制：步骤2，通过VCA无监督算法分别得到内窗背景区域和外窗外场区域的端元纯净光谱字典：步骤3，通过非负最小二乘法NNLS，基于高光谱数据和纯净端元光谱矩阵求取各像素的丰度估计矩阵：步骤4，求取各像素的端元光谱字典表达：步骤5，构设检测器进行异常目标检测；步骤6，设定检测阈值，得到检测和分析结果。本发明所公开的方法，通过设计内外窗检测机制，充分挖掘内窗背景区域和外窗环境区域的光谱特性，并通过设计的目标检测器对各像素进行字典表达，实现准确异常目标检测的目的。
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公开(公告)号：CN117036213A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310312003.8
申请日：2023-03-28
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
Abstract: 本发明提出一种基于阈值函数和机器学习的多视角图像去冗余方法，属于视觉图像处理领域，具体为：首先，对当前三维目标渲染得到多视角图像样本；按抽取角度h等间隔选取图像对，并计算所有图像对的颜色特征距离；然后，初始化似然度阈值k，通过比较阈值k与颜色特征距离，将图像对划分为2个子集；并设定阈值函数，用于确定2个子集的图像筛选阈值；接着，采用关键帧方法利用筛选阈值对多视角图像样本进行筛选，得到该组多视角图像样本去冗余后的视角间隔；并作为样本训练机器学习模型；最后，对当前三维目标重新按固定角度渲染得到e组多视角图像样本，输入机器学习模型中，预测各样本去冗余后的视角间隔。本发明提高了多视角图像数据的去冗余效率。
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