公开(公告)号：CN102542295B

公开(公告)日：2013-10-16

申请号：CN201210004751.1

申请日：2012-01-08

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 郭雷 ,  程塨 ,  韩军伟 ,  任波 ,  赵天云 ,  钱晓亮 ,  余博

IPC: G06F17/30 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种采用图像分类技术从遥感图像中进行滑坡检测的方法，首先采用基于重叠的面积均分法对预处理后的遥感图像进行分块，得到面积相等的正方形图像块，并将得到的图像块分成两个集合——训练集和测试集；其次，提取训练集和测试集中所有图像块的SIFT特征，对训练集中的SIFT特征采用k-means聚类方法得到单词和词典；然后，用BoVW模型表示训练集和测试集中的每个图像块；最后，利用pLSA模型提取每个图像块的主题，并用KNN分类器将测试集中的图像块分成滑坡和非滑坡两类，从而实现对遥感图像的滑坡检测。该方法运算量小、检测效率高，同时又具有很高的检测正确率。

公开(公告)号：CN102542295A

公开(公告)日：2012-07-04

申请号：CN201210004751.1

申请日：2012-01-08

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 郭雷 ,  程塨 ,  韩军伟 ,  任波 ,  赵天云 ,  钱晓亮 ,  余博

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种采用图像分类技术从遥感图像中进行滑坡检测的方法，首先采用基于重叠的面积均分法对预处理后的遥感图像进行分块，得到面积相等的正方形图像块，并将得到的图像块分成两个集合——训练集和测试集；其次，提取训练集和测试集中所有图像块的SIFT特征，对训练集中的SIFT特征采用k-means聚类方法得到单词和词典；然后，用BoVW模型表示训练集和测试集中的每个图像块；最后，利用pLSA模型提取每个图像块的主题，并用KNN分类器将测试集中的图像块分成滑坡和非滑坡两类，从而实现对遥感图像的滑坡检测。该方法运算量小、检测效率高，同时又具有很高的检测正确率。

公开(公告)号：CN102665032A

公开(公告)日：2012-09-12

申请号：CN201210112223.8

申请日：2012-04-17

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 郭雷 ,  任波 ,  赵天云

IPC: H04N5/21 ,  H04N5/14

Abstract: 本发明涉及一种机载视频稳像方法，其特征在于：首先利用惯性平台上进行一次稳定，去除旋转角度大于5度的较大的抖动干扰，然后再利用电子稳像进行二次精稳。在二次精稳中，用灰度投影算法对局部运动矢量进行估计，并基于仿射变换模型估计帧间的平移和旋转量，通过对当前图像进行反向旋转和平移来达到补偿的目的。利用本发明方法，可有效有效消除机载视频旋转、抖动等干扰，与传统的单模稳定方法相比，可以减少运算时间，提高稳像效率，更好的满足实时性的要求。