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公开(公告)号：CN110363215B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201910469411.8
申请日：2019-05-31
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的SAR图像转化为光学图像的方法，利用深度学习和图像处理方法完成SAR图像到光学图像转化的技术，通过分割和再拼接，完成将大幅SAR图像转化为便于理解的光学图像的任务。本发明能够实现人工干预工作量大大减少，根据待处理场景的特点完成SAR图像的自动转化，图像细节部分处理效果较好，转化结果图像在保持地物空间结构信息方面与SAR图像保持一致，在纹理、色调和光谱等方面非常接近目标图像的效果。
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公开(公告)号：CN111145131A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911187619.7
申请日：2019-11-28
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度生成式对抗网络的红外和可见光图像融合方法，解决由光谱分辨率和空间分辨率制约以及物理条件的限制，红外图像具有很高的光谱分辨率而其空间分辨率却较低的问题。包括：第一阶段，构造生成式对抗网络模型，利用高分辨率可见光图像生成高质量红外图像，一方面红外图像数据得到了增强扩充，另一方面提高了红外图像的分辨率；第二阶段，通过高分辨率可见光图像与其低通版本的差乘以增益因子获得空间细节信息，然后将提取到的空间细节信息注入到第一阶段生成后的高分辨率红外图像中，最终得到融合后的高分辨率图像，使得融合图像可以同时保持红外图像中的热辐射信息和可见图像中的纹理信息。
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公开(公告)号：CN110363215A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910469411.8
申请日：2019-05-31
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的SAR图像转化为光学图像的方法，利用深度学习和图像处理方法完成SAR图像到光学图像转化的技术，通过分割和再拼接，完成将大幅SAR图像转化为便于理解的光学图像的任务。本发明能够实现人工干预工作量大大减少，根据待处理场景的特点完成SAR图像的自动转化，图像细节部分处理效果较好，转化结果图像在保持地物空间结构信息方面与SAR图像保持一致，在纹理、色调和光谱等方面非常接近目标图像的效果。
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公开(公告)号：CN111145131B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201911187619.7
申请日：2019-11-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T5/50 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06V10/46 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度生成式对抗网络的红外和可见光图像融合方法，解决由光谱分辨率和空间分辨率制约以及物理条件的限制，红外图像具有很高的光谱分辨率而其空间分辨率却较低的问题。包括：第一阶段，构造生成式对抗网络模型，利用高分辨率可见光图像生成高质量红外图像，一方面红外图像数据得到了增强扩充，另一方面提高了红外图像的分辨率；第二阶段，通过高分辨率可见光图像与其低通版本的差乘以增益因子获得空间细节信息，然后将提取到的空间细节信息注入到第一阶段生成后的高分辨率红外图像中，最终得到融合后的高分辨率图像，使得融合图像可以同时保持红外图像中的热辐射信息和可见图像中的纹理信息。
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