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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110569751B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201910782464.5
申请日：2019-08-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种高分遥感影像建筑物提取方法。首先，结合影像分割和阴影检测等技术提取候选对象集合；其次，基于尺度参数自适应提取策略，在对象边界约束下构建差分属性剖面，获得初始建筑物集合；最后，依据类间可分性自动提取该集合中的不确定对象，并进行二次判别，获得最终建筑物提取结果。本发明改善了在地物种类众多的城市场景下的遥感影像建筑物提取的性能。
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公开(公告)号：CN111340761B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010098359.2
申请日：2020-02-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/187 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了基于分形属性和决策融合的遥感影像变化检测方法，步骤：采集多时相高分辨率遥感影像；建立基于平均尺度间相关性最小值的目标函数，通过迭代计算，自适应确定各属性的尺度参数集合，提取具有自适应尺度参数的形态学属性剖面；构建多特征决策融合框架，计算变化强度指标和证据置信度指标来分别描述变化信息和相应的信任程度，利用多特征决策融合框架融合来自自适应尺度参数的形态学属性剖面和原始光谱的变化信息，得到最终的变化检测图。本发明通过基于最小平均尺度间相关性建立目标函数，自适应地获得一组尺度参数，在此基础上，构建多特征决策融合框架，通过减少不同来源的变化信息的不确定性来提高决策的可靠性。
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公开(公告)号：CN111340761A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010098359.2
申请日：2020-02-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于分形属性和决策融合的遥感影像变化检测方法，步骤：采集多时相高分辨率遥感影像；建立基于平均尺度间相关性最小值的目标函数，通过迭代计算，自适应确定各属性的尺度参数集合，提取具有自适应尺度参数的形态学属性剖面；构建多特征决策融合框架，计算变化强度指标和证据置信度指标来分别描述变化信息和相应的信任程度，利用多特征决策融合框架融合来自自适应尺度参数的形态学属性剖面和原始光谱的变化信息，得到最终的变化检测图。本发明通过基于最小平均尺度间相关性建立目标函数，自适应地获得一组尺度参数，在此基础上，构建多特征决策融合框架，通过减少不同来源的变化信息的不确定性来提高决策的可靠性。
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公开(公告)号：CN110569751A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910782464.5
申请日：2019-08-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种高分遥感影像建筑物提取方法。首先，结合影像分割和阴影检测等技术提取候选对象集合；其次，基于尺度参数自适应提取策略，在对象边界约束下构建差分属性剖面，获得初始建筑物集合；最后，依据类间可分性自动提取该集合中的不确定对象，并进行二次判别，获得最终建筑物提取结果。本发明改善了在地物种类众多的城市场景下的遥感影像建筑物提取的性能。
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公开(公告)号：CN109360184A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201810968569.5
申请日：2018-08-23
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T5/008 , G06T2207/10032
Abstract: 本发明公开了结合阴影补偿与决策融合的遥感影像变化检测方法。在面向对象的变化检测框架下，首先提取遥感影像中的地物阴影，然后对多尺度变化检测进行阴影补偿。其中，通过构建一种尺度间互信息最小化的目标函数实现了尺度参数的自适应提取；在此基础上，结合所提出的阴影补偿因子，设计了一种基于D-S证据理论的决策级多尺度融合策略，并进一步对变化强度的等级进行了划分。本发明能够较好地解决阴影所导致的错检问题，显著提高变化检测精度。
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