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公开(公告)号：CN114463397B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210021872.0
申请日：2022-01-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于渐进式滤波的多模态图像配准方法，包括以下步骤：步骤1、使用2D‑LGF生成多模态图像对的PC map；步骤2、利用AOS生成PC map的非线性尺度空间，在非线性尺度空间中检测极值，得到对光照和对比度不变的特征点，用于多模态图像匹配；步骤3、利用2D‑LGF卷积序列建立一个结构描述符来描述上一步得到的特征点；步骤4、采用双边匹配的方法建立初始特征对应关系，使用渐进式滤波进行卷积操作恢复真实的平滑运动场，通过初始匹配的运动向量的一致性使用迭代方法逐步剔除错误匹配；步骤5、使用仿射变换模型对影像进行变换，输出影像配准结果。
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公开(公告)号：CN119006839B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411480529.8
申请日：2024-10-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态遥感图像归一化结构特征提取方法及系统，首先使用双边滤波器对多模态遥感图像进行平滑滤波，删除图像细节信息，得到双边滤波处理后的图像；然后利用双边滤波处理后的图像对多模态遥感图像进行归一化，得到归一化图像；最后使用UC‑KAZE检测器提取归一化图像中均匀分布的特征点。本发明提出的方法能够在有较大非线性辐射差异和纹理差异的多模态图像上提取出数量多且均匀分布的特征点。
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公开(公告)号：CN114463397A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210021872.0
申请日：2022-01-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于渐进式滤波的多模态图像配准方法，包括以下步骤：步骤1、使用2D‑LGF生成多模态图像对的PC map；步骤2、利用AOS生成PC map的非线性尺度空间，在非线性尺度空间中检测极值，得到对光照和对比度不变的特征点，用于多模态图像匹配；步骤3、利用2D‑LGF卷积序列建立一个结构描述符来描述上一步得到的特征点；步骤4、采用双边匹配的方法建立初始特征对应关系，使用渐进式滤波进行卷积操作恢复真实的平滑运动场，通过初始匹配的运动向量的一致性使用迭代方法逐步剔除错误匹配；步骤5、使用仿射变换模型对影像进行变换，输出影像配准结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119273496A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411384163.4
申请日：2024-09-30
Abstract: 本发明提供了一种基于无人机影像的建筑物抗震能力分析方法和系统，结合了区域生长算法、缓冲区分析、建筑用地指数、灰度纹理、震害因子法及机器学习算法等技术，提出了提取独栋建筑物轮廓矢量及抗震属性的方法，针对获得的多种抗震属性，使用震害因子法和机器学习分类器两种方法分析建筑物抗震能力。本发明实现了全自动的建筑物轮廓分割、抗震属性提取及抗震能力分析，能够取得不错的效果，满足了我国进行大范围建筑抗震能力快速分析的需求。
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公开(公告)号：CN118506032A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410964968.X
申请日：2024-07-18
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态弱纹理遥感图像匹配方法及系统，包括使用双边滤波提取多模态弱纹理遥感图像的空间结构特征，消除图像间的弱纹理差异；使用KAZE检测器提取图像中均匀分布的特征点；构造基于自相似性的多模态弱纹理描述符，将提取的特征点编码为特征向量；使用双边匹配算法得到初始匹配集；使用FSC算法消除误匹配，得到正确的特征匹配结果。本发明可以实现对具有较大弱纹理差异的多模态遥感图像的稳健匹配，具有较强的适应性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115511928A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211137900.1
申请日：2022-09-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多光谱图像的匹配方法，包括：获取多光谱图像对，通过非线性扩散滤波对多光谱图像对构建非线性尺度空间，再在非线性尺度空间中构建多光谱图像的非线性加权力矩图NWM；使用Harris算法在非线性加权力矩图NWM上获取特征点；根据特征点使用对数极坐标描述框架来计算特征向量，重复迭代计算得到特征描述符；再使用动态自适应欧氏距离作约束方法进行特征匹配，使用FSC剔除误匹配点；最后利用正确特征匹配点求解仿射变换模型，使用仿射变换模型对多光谱图像进行变换，得到图像配准结果。本发明弥补了传统影像匹配对多光谱图像非线性辐射差异和纹理变化较为敏感的缺陷，实现多光谱图像的稳健匹配。
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公开(公告)号：CN119006839A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411480529.8
申请日：2024-10-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态遥感图像归一化结构特征提取方法及系统，首先使用双边滤波器对多模态遥感图像进行平滑滤波，删除图像细节信息，得到双边滤波处理后的图像；然后利用双边滤波处理后的图像对多模态遥感图像进行归一化，得到归一化图像；最后使用UC‑KAZE检测器提取归一化图像中均匀分布的特征点。本发明提出的方法能够在有较大非线性辐射差异和纹理差异的多模态图像上提取出数量多且均匀分布的特征点。
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公开(公告)号：CN118506032B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410964968.X
申请日：2024-07-18
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态弱纹理遥感图像匹配方法及系统，包括使用双边滤波提取多模态弱纹理遥感图像的空间结构特征，消除图像间的弱纹理差异；使用KAZE检测器提取图像中均匀分布的特征点；构造基于自相似性的多模态弱纹理描述符，将提取的特征点编码为特征向量；使用双边匹配算法得到初始匹配集；使用FSC算法消除误匹配，得到正确的特征匹配结果。本发明可以实现对具有较大弱纹理差异的多模态遥感图像的稳健匹配，具有较强的适应性和鲁棒性。
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