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公开(公告)号：CN108334883A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810083851.5
申请日：2018-01-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于主成分分析提取独立sift关键点的优化算法，处理的步骤为：首先对由sift算法得到的sift特征点及其周围像素的直方图进行直方图匹配，使其直方图呈高斯分布。然后，使其作为pca算法的输入，则pca输出的主成份就互相独立。最后，主成份通过特征值映射到原sift特征点及其周围像素的直方图，得到的sift特征点之间互相独立，完成对sift特征点的筛选。本发明所达到的有益效果：针对由sift特征点的相似引起匹配出错的问题，本文提出了一种利用pca提取独立的sift关键点，完成对sift特征点的筛选了，使待匹配的关键点之间互相独立，减少匹配错误的概率。
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公开(公告)号：CN107992856A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711417944.9
申请日：2017-12-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种城市场景下的高分遥感建筑物阴影检测方法。首先，对建筑物遥感影像进行基于WJSEG算法的多尺度区域分割，获得基本分析单元；其次，提取每个基本分析单元的建筑物阴影辐射特征；然后，提取每个基本分析单元建筑物阴影分形属性，将辐射特征和分形属性组成该基本分析单元的特征向量；最后，基于主动学习的SVM分类器得到建筑物阴影检测结果。本发明在辐射特征的基础上引入对建筑物敏感的分形属性，提高了建筑物阴影的识别精度。
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公开(公告)号：CN112052756B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202010855069.8
申请日：2020-08-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/56 , G06T7/155 , G06T7/62 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开了一种震后高分遥感影像震害建筑物检测方法。首先，通过WJSEG分割以及一组非建筑物筛选规则提取潜在建筑物集合；其次，利用光谱、纹理及几何形态学特征构建了一种震害视觉词典模型，跨越了从像素到震害特征间的“语义鸿沟”；在此基础上，设计了一种基于类内和类间惩罚因子的视觉词典优化策略，减少了信息冗余及证据冲突；最后，通过随机森林分类器对建筑物进一步划分为完好建筑物、部分震害建筑物及废墟。通过实验结果可知，本发明方法的总体精度均达到85％以上，从而可为震后应急响应救援及灾后重建提供关键的决策支持信息。
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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：CN112052756A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010855069.8
申请日：2020-08-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/32 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06T7/155 , G06T7/62 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开了一种震后高分遥感影像震害建筑物检测方法。首先，通过WJSEG分割以及一组非建筑物筛选规则提取潜在建筑物集合；其次，利用光谱、纹理及几何形态学特征构建了一种震害视觉词典模型，跨越了从像素到震害特征间的“语义鸿沟”；在此基础上，设计了一种基于类内和类间惩罚因子的视觉词典优化策略，减少了信息冗余及证据冲突；最后，通过随机森林分类器对建筑物进一步划分为完好建筑物、部分震害建筑物及废墟。通过实验结果可知，本发明方法的总体精度均达到85％以上，从而可为震后应急响应救援及灾后重建提供关键的决策支持信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108229426B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201810083854.9
申请日：2018-01-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分描述子的遥感图像变化向量变化检测法，其特征是，包括如下步骤：1)选取两张多时相图像；2)对多时相图像的波段进行组合，得到图像信息最大化组合；3)针对波段的空间信息，构建差分描述子来得到差分图像；4)基于贝叶斯判别规则选取阈值，通过阈值法确定差分图像中的变化像素。本发明所达到的有益效果：本方法实现了光谱域中波段组合的最优化并有效地结合空间信息，可以有效地提高结果的精确度；所构建的差分描述子，可实现更加可靠的变化检测，通过该描述子计算出像素的水平变化量和垂直变化量，并依据图像在相邻像素之间存在较强的相关性，对变化量进行加权，得到最终的输出值，可以有效地减少波段信息的损失。
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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：CN110427997B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201910675928.2
申请日：2019-07-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂遥感影像背景的改进CVA变化检测方法，包括：选取两张多时相遥感影像图像并进行影像配准，辐射归一化预处理，采用基于主成分分析与小波变换的影像融合方法分析出多时相遥感影像图像的隐含信息，通过构建多方向差分描述子以提取多时相遥感影像图像中心像素的空间特征及光谱特征，采用灰度共生矩阵提取多时相遥感影像图像的纹理特征，并在此基础上，采用基于相关性的特征融合策略，获得统一的变化强度差分影像，最后采用EM算法求得变化像素的阈值，得到二值检测结果。本方法能够有效应对在复杂遥感影像背景的伪变化的干扰，显著提高变化检测的精度及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107992856B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201711417944.9
申请日：2017-12-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种城市场景下的高分遥感建筑物阴影检测方法。首先，对建筑物遥感影像进行基于WJSEG算法的多尺度区域分割，获得基本分析单元；其次，提取每个基本分析单元的建筑物阴影辐射特征；然后，提取每个基本分析单元建筑物阴影分形属性，将辐射特征和分形属性组成该基本分析单元的特征向量；最后，基于主动学习的SVM分类器得到建筑物阴影检测结果。本发明在辐射特征的基础上引入对建筑物敏感的分形属性，提高了建筑物阴影的识别精度。
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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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