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公开(公告)号：CN107085708B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710261895.8
申请日：2017-04-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于多尺度分割和融合的高分辨率遥感图像变化检测方法，属于高光谱遥感图像技术领域，本发明为解决现有遥感图像变化检测技术对于高分辨率遥感图像的检测精度低、无法保证检测结果的完整性的问题。本发明的具体过程为：采用多尺度分割算法对多时相的高分辨率遥感图像进行空间尺度分割；对分割后的各尺度图像中的目标在对象角度上进行特征提取，用对象特征描述对象本身，进而相对其他时相的遥感图像进行向量分析，获得多个尺度的对象差异图；对获得的多个尺度的对象差异图进行变化信息提取和融合，获得最终的总变化结果图。本发明用于高分辨率遥感图像变化检测。
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公开(公告)号：CN115131274A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110805950.1
申请日：2021-07-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了基于多时相联合分解的高分辨率遥感图像变化检测方法，属于多时相遥感图像技术领域，解决现有技术中的遥感图像变化检测方法常表现的有效性低、鲁棒性差和存在信息丢失现象的问题。本发明的方法包括：通过在所述当前时相遥感图像分解的过程中引入所述上一时相遥感图像的相关信息，建立多时相遥感图像联合分解模型；利用所述多时相遥感图像联合分解模型，获取未变化区域；利用金字塔均值漂移平滑方法去除所述疑似变化区域的虚警，获得变化区域；根据所述变化区域得到变化检测结果。本发明用于多时相高分辨率遥感图像变化检测。
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公开(公告)号：CN107085708A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710261895.8
申请日：2017-04-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于多尺度分割和融合的高分辨率遥感图像变化检测方法，属于高光谱遥感图像技术领域，本发明为解决现有遥感图像变化检测技术对于高分辨率遥感图像的检测精度低、无法保证检测结果的完整性的问题。本发明的具体过程为：采用多尺度分割算法对多时相的高分辨率遥感图像进行空间尺度分割；对分割后的各尺度图像中的目标在对象角度上进行特征提取，用对象特征描述对象本身，进而相对其他时相的遥感图像进行向量分析，获得多个尺度的对象差异图；对获得的多个尺度的对象差异图进行变化信息提取和融合，获得最终的总变化结果图。本发明用于高分辨率遥感图像变化检测。
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