公开(公告)号：CN118859230B

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202410854745.8

申请日：2024-06-28

Applicant: 宁波大学

Inventor： 孟祥超 ,  张申甫 ,  杨刚 ,  孙伟伟

IPC: G01S17/86 ,  G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/54 ,  G06V10/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种类别感知融合网络的高光谱与激光雷达联合分类方法，包括：获取高光谱影像和激光雷达影像，对高光谱影像和激光雷达影像切块形成光谱补丁和激光雷达补丁，并输入到特征提取分支；特征提取分支包括：光谱分支、空间分支和高程分支；三个特征提取分支同时进行特征提取；利用不确定类别感知融合策略合并特征。本发明的有益效果是：本发明利用高光谱和激光雷达数据所包含的光谱、空间和高程特征对每个类别的识别能力，针对性地提出了一种不确定类别感知融合策略，即根据光谱、空间和高程分支对各个类别的识别能力，动态赋予其分类置信度不同的权重，实现有针对性的信息聚合，从而提高整体模型的分类精度。

公开(公告)号：CN119169065B

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411306275.8

申请日：2024-09-19

Applicant: 宁波大学

Inventor： 孟祥超 ,  叶鸿泽 ,  张申甫 ,  邵枫 ,  杨刚 ,  孙伟伟

IPC: G06T7/33 ,  G06T5/10 ,  G06T5/70 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/75 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及一种基于域注意力的SAR与光学异构遥感图像配准方法，包括以下步骤：考虑结构相似性约束的前提，对所述参考影像和待配准影像进行域间对抗，生成域迁移图像，提取特征；执行多尺度下的小波变换操作，削弱固有噪声，提取增强后特征；进行多层级特征融合得到预测位移值，计算变换参数，得到配准后影像。本发明的有益效果是：通过域间对抗及结构相似性约束，实现模态迁移至同一公共子空间；在缩小模态差异的基础上,利用小波变换滤除噪声，进行像素级光谱匹配，增强特征的模态可识别性,由粗到细进行两步化配准，实现异构遥感影像的端到端配准，有效抵御非线性辐射差异的影响，对几何失真具有较强的鲁棒性。

公开(公告)号：CN118859230A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410854745.8

申请日：2024-06-28

Applicant: 宁波大学

Inventor： 孟祥超 ,  张申甫 ,  杨刚 ,  孙伟伟

IPC: G01S17/86 ,  G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/54 ,  G06V10/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种类别感知融合网络的高光谱与激光雷达联合分类方法，包括：获取高光谱影像和激光雷达影像，对高光谱影像和激光雷达影像切块形成光谱补丁和激光雷达补丁，并输入到特征提取分支；特征提取分支包括：光谱分支、空间分支和高程分支；三个特征提取分支同时进行特征提取；利用不确定类别感知融合策略合并特征。本发明的有益效果是：本发明利用高光谱和激光雷达数据所包含的光谱、空间和高程特征对每个类别的识别能力，针对性地提出了一种不确定类别感知融合策略，即根据光谱、空间和高程分支对各个类别的识别能力，动态赋予其分类置信度不同的权重，实现有针对性的信息聚合，从而提高整体模型的分类精度。

公开(公告)号：CN119169065A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411306275.8

申请日：2024-09-19

Applicant: 宁波大学

Inventor： 孟祥超 ,  叶鸿泽 ,  张申甫 ,  邵枫 ,  杨刚 ,  孙伟伟

IPC: G06T7/33 ,  G06T5/10 ,  G06T5/70 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/75 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及一种基于域注意力的SAR与光学异构遥感图像配准方法，包括以下步骤：考虑结构相似性约束的前提，对所述参考影像和待配准影像进行域间对抗，生成域迁移图像，提取特征；执行多尺度下的小波变换操作，削弱固有噪声，提取增强后特征；进行多层级特征融合得到预测位移值，计算变换参数，得到配准后影像。本发明的有益效果是：通过域间对抗及结构相似性约束，实现模态迁移至同一公共子空间；在缩小模态差异的基础上,利用小波变换滤除噪声，进行像素级光谱匹配，增强特征的模态可识别性,由粗到细进行两步化配准，实现异构遥感影像的端到端配准，有效抵御非线性辐射差异的影响，对几何失真具有较强的鲁棒性。