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公开(公告)号：CN110472525B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910680180.5
申请日：2019-07-26
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种时间序列遥感植被指数(Time‑Series Vegetation Index，TSVI)的噪声检测方法。首先使用单位根检验将各个像素的观测值分为平稳序列或者非平稳序列；对于非平稳序列，利用一定的数学模型对离散的TSVI进行建模，再计算实际观测值与模型预测值之间的差异，记为偏差。由于偏差消除了季节性成分，从而将非平稳序列转换为平稳序列。对于平稳序列或者偏差数据采用观测值分布在均值附近一定范围内的假设，进行噪声检测；再对去除噪声保留之后的观测值，迭代进行拟合和噪声检测，直到达到最大迭代次数或在某次迭代不再有噪声检出。然后将时间序列转换回图像空间获得噪声掩膜并优化。本发明可以获得准确的噪声掩膜，并提高地表相关应用的可靠性。
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公开(公告)号：CN111340895B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202010099590.3
申请日：2020-02-18
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于金字塔多尺度融合的影像色彩一致化方法，包括：步骤1：待处理影像金字塔处理；步骤2：多分辨率频率信息分解；步骤3：低分辨率影像滤波；步骤4：将低分辨率影像的低频信息赋予高分辨率影像的相应层级；步骤5：亮点噪声抑制；步骤6：金字塔色彩校正影像组；步骤7：色彩一致化处理。本发明将影像镶嵌块之间的色彩误差累积转化为金字塔层级色彩误差累积，简化了计算复杂度，有效地将多种色差影像块镶嵌的卫星影像色彩一致化，无明显色差，细节丰富。
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公开(公告)号：CN110472525A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910680180.5
申请日：2019-07-26
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种时间序列遥感植被指数(Time-Series Vegetation Index，TSVI)的噪声检测方法。首先使用单位根检验将各个像素的观测值分为平稳序列或者非平稳序列；对于非平稳序列，利用一定的数学模型对离散的TSVI进行建模，再计算实际观测值与模型预测值之间的差异，记为偏差。由于偏差消除了季节性成分，从而将非平稳序列转换为平稳序列。对于平稳序列或者偏差数据采用观测值分布在均值附近一定范围内的假设，进行噪声检测；再对去除噪声保留之后的观测值，迭代进行拟合和噪声检测，直到达到最大迭代次数或在某次迭代不再有噪声检出。然后将时间序列转换回图像空间获得噪声掩膜并优化。本发明可以获得准确的噪声掩膜，并提高地表相关应用的可靠性。
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公开(公告)号：CN111340895A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010099590.3
申请日：2020-02-18
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于金字塔多尺度融合的影像色彩一致化方法，包括：步骤1：待处理影像金字塔处理；步骤2：多分辨率频率信息分解；步骤3：低分辨率影像滤波；步骤4：将低分辨率影像的低频信息赋予高分辨率影像的相应层级；步骤5：亮点噪声抑制；步骤6：金字塔色彩校正影像组；步骤7：色彩一致化处理。本发明将影像镶嵌块之间的色彩误差累积转化为金字塔层级色彩误差累积，简化了计算复杂度，有效地将多种色差影像块镶嵌的卫星影像色彩一致化，无明显色差，细节丰富。
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