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公开(公告)号：CN104715474A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510027479.2
申请日：2015-01-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供的基于标记分水岭算法的高分辨率合成孔径雷达图像线性建筑物检测方法，利用canny边缘检测算法得到原始边缘增强图像；利用二维最小Tsallis交叉熵法和二阶巴特沃斯低通滤波，对图像的杂质和噪声点进行过滤，有效的消除了噪声的干扰；采用形态学运算方法，在保证不丧失有效区域信息的同时，能够将某些模糊区域或者相连区域分离开来，保证建筑物检测的完整性和一致性；结合连通区域的计算，可以排除非噪声点的无效目标和信息，精确定位标记分水岭算法的前景标记；对滤波后的图像使用分水岭算法，得到的边界图作为标记分水岭算法的背景标记，保证了建筑物边界信息的完整性；利用H-minima技术和形态学重构对原始边缘增强图像进行修改，使局部极小值仅出现在前景标记和背景标记的位置，消除了建筑物过分割的现象，能精确检测出高分辨率合成孔径雷达图像中的线性建筑物。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104778668B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201510179810.2
申请日：2015-04-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 基于可见光光谱统计特征的光学遥感图像薄云去除方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：数据准备步骤；2：表观反射率转换；步骤3：大气校正；步骤4：区域分割；步骤5：统计特征参数提取；步骤6：利用去云辐射传输方程求解去云结果。本发明提出了一种基于可见光光谱统计特征的光学遥感图像薄云去除方法，从而使得光学遥感图像能够反映真实的地物光谱信息，提高多光谱光学遥感数据的使用质量、适用范围及应用能力。
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公开(公告)号：CN104715474B
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201510027479.2
申请日：2015-01-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供的基于标记分水岭算法的高分辨率合成孔径雷达图像线性建筑物检测方法，利用canny边缘检测算法得到原始边缘增强图像；利用二维最小Tsallis交叉熵法和二阶巴特沃斯低通滤波，消除噪声的干扰；采用形态学运算方法，在保证不丧失有效区域信息的同时，将某些模糊区域或相连区域分开，保证建筑物的完整和一致性；结合连通区域的计算，排除非噪声点信息，精确定位标记分水岭算法的前景标记；对滤波后的图像使用分水岭算法，得到的图作为标记分水岭算法的背景标记，保证建筑物边界信息的完整性；利用H‑minima技术和形态学重构对原始边缘增强图像进行修改，使局部极小值仅出现在前景和背景标记的位置，消除了过分割的现象。
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公开(公告)号：CN104616253A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510012633.9
申请日：2015-01-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种利用独立成分分析技术的光学遥感图像薄云去除方法，它包括数据准备，大气校正，提取二值图，ICA变换，提取和处理云成分和ICA逆变换这些步骤。本发明利用光学遥感数据单幅图像自身数据，利用了独立成分分析技术提取云独立成分并处理，获得去云的结果。该方法摆脱了多数据或多传感器去云方法对数据要求苛刻等诸多束缚，一定程度上解决了其他单幅遥感影像去云方法中的不足。在多光谱光学遥感数据中，该方法去除了薄云对地物光谱特征的影响，提高了光学遥感数据的使用质量和图像的应用能力。本发明与现有的去薄云的方法相比，相对于单幅数据方法要进行时域变换、频域变换和频率域滤波等一系列复杂处理，克服了现有方法对数据要求苛刻、处理方法复杂等缺点，本发明所用的独立成分分析技术成熟，操作高效、简单，有很大的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN104616253B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510012633.9
申请日：2015-01-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种利用独立成分分析技术的光学遥感图像薄云去除方法，它包括数据准备，大气校正，提取二值图，ICA变换，提取和处理云成分和ICA逆变换这些步骤。本发明利用光学遥感数据单幅图像自身数据，利用了独立成分分析技术提取云独立成分并处理，获得去云的结果。该方法摆脱了多数据或多传感器去云方法对数据要求苛刻等诸多束缚，一定程度上解决了其他单幅遥感影像去云方法中的不足。在多光谱光学遥感数据中，该方法去除了薄云对地物光谱特征的影响，提高了光学遥感数据的使用质量和图像的应用能力。本发明与现有的去薄云的方法相比，相对于单幅数据方法要进行时域变换、频域变换和频率域滤波等一系列复杂处理，克服了现有方法对数据要求苛刻、处理方法复杂等缺点，本发明所用的独立成分分析技术成熟，操作高效、简单，有很大的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN104778668A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510179810.2
申请日：2015-04-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 基于可见光光谱统计特征的光学遥感图像薄云去除方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：数据准备步骤；2：表观反射率转换；步骤3：大气校正；步骤4：区域分割；步骤5：统计特征参数提取；步骤6：利用去云辐射传输方程求解去云结果。本发明提出了一种基于可见光光谱统计特征的光学遥感图像薄云去除方法，从而使得光学遥感图像能够反映真实的地物光谱信息，提高多光谱光学遥感数据的使用质量、适用范围及应用能力。
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