公开(公告)号：CN113569905B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202110648481.7

申请日：2021-06-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 冯伟 ,  童莹萍 ,  全英汇 ,  李强 ,  吴普侠 ,  任爱峰 ,  徐楷杰

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/77 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体公开了一种基于多尺度特征提取和全变分的异源图像融合方法，从遥感卫星影像中获取高光谱图像与激光雷达图像，分别提取高光谱图像与激光雷达图像的拓展多属性剖面；堆叠高光谱图像与激光雷达图像的光谱特征与空间特征，采用主成分分析的方法对堆叠的数据进行降维，得到特征缩减后的数据F；使用相对全变分模型来处理特征数据F，得到特征融合数据。本发明以从多源异构数据中提取结构相关性，增加抗噪性，提高土地覆盖分类的准确性。

公开(公告)号：CN113569905A

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202110648481.7

申请日：2021-06-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 冯伟 ,  童莹萍 ,  全英汇 ,  李强 ,  吴普侠 ,  任爱峰 ,  徐楷杰

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/40

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体公开了一种基于多尺度特征提取和全变分的异源图像融合方法，从遥感卫星影像中获取高光谱图像与激光雷达图像，分别提取高光谱图像与激光雷达图像的拓展多属性剖面；堆叠高光谱图像与激光雷达图像的光谱特征与空间特征，采用主成分分析的方法对堆叠的数据进行降维，得到特征缩减后的数据F；使用相对全变分模型来处理特征数据F，得到特征融合数据。本发明以从多源异构数据中提取结构相关性，增加抗噪性，提高土地覆盖分类的准确性。