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公开(公告)号：CN115131677B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210758717.7
申请日：2022-06-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向地理对象的高分光学与SAR影像一体化分割的方法，包括步骤如下：通过对光学影像进行分割，获得可靠的地理对象集合；为每个对象自适应提取标记点，并依据粗配准结果将其投影到SAR影像中；最后，在SAR影像中开展基于标记点的区域增长，最终获得与光学影像分割对象相匹配的对象集合。本发明通过对多组光学和SAR影像的实验结果表明，所提出方法提取的光学—SAR匹配对象集合更加接近实际的地理对象，且J‑value可达7.8以上，在目视分析和定量评价中均显著优于对比方法。
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公开(公告)号：CN115272431A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210925069.X
申请日：2022-08-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/33 , G06V20/10 , G06V10/74 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/44 , G06T7/136 , G06T7/13 , G06V10/40 , G06V10/48
Abstract: 本发明公开了一种基于高层地物补偿的光学与SAR影像配准方法，包括：步骤1，获取SAR影像数据，提取SAR影像潜在双回波信息以计算SAR影像高层地物补偿因子；步骤2，获取光学影像数据，对光学影像数据进行重采样处理，利用形态学建筑物指数对光学影像数据重采样的结果进行计算，获取光学影像高层地物补偿因子；步骤3，利用步骤1中获取的SAR影像高层地物补偿因子处理SAR影像数据，利用步骤2中获取的光学影像高层地物补偿因子处理光学影像数据，提取阈值自适应特征点集合；步骤4，对阈值自适应特征点集合执行特征点匹配操作。本发明可以有效减少高层地物对局部区域带来的配准误差，优化光学影像数据和SAR影像数据的配准效果，提高遥感影像的准确性。
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公开(公告)号：CN115131677A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210758717.7
申请日：2022-06-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向地理对象的高分光学与SAR影像一体化分割的方法，包括步骤如下：通过对光学影像进行分割，获得可靠的地理对象集合；为每个对象自适应提取标记点，并依据粗配准结果将其投影到SAR影像中；最后，在SAR影像中开展基于标记点的区域增长，最终获得与光学影像分割对象相匹配的对象集合。本发明通过对多组光学和SAR影像的实验结果表明，所提出方法提取的光学—SAR匹配对象集合更加接近实际的地理对象，且J‑value可达7.8以上，在目视分析和定量评价中均显著优于对比方法。
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公开(公告)号：CN117935070A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211301833.2
申请日：2022-10-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于RBAM注意力机制和RBE Loss的高分遥感影像道路提取方法，包括步骤如下：S1，在U‑Net网络基础上，通过在跳跃连接结构处加入RBAM注意力机制，构建改进的RBAU‑Net网络结构；S2，选取预提取的高分遥感道路影像作为中间特征图，通过通道注意力机制和空间注意力后得到重构后的增强特征图；S3，通过分析弱小道路的形态学特征，构建自适应的道路类型判定模块；S4，采用道路信息补偿的损失函数RBE Loss，完成道路类型判定模块对弱小道路目标的学习。本发明能较好地解决特征提取时的信息冗余问题，并提高模型对弱小道路的提取能力。
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