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公开(公告)号：CN102053248B
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201010541903.2
申请日：2010-11-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于商空间粒度计算的极化合成孔径雷达图像目标检测方法，它涉及遥感领域，它解决了现有单一检测方法不能够获得全面检测结果的缺陷。步骤为：对全极化合成孔径雷达图像进行预处理；分别采用多成分散射模型、极化相似性参数和极化白化滤波对极化合成孔径雷达图像进行处理并进行目标检测得到三个粗粒度空间；然后利用商空间理论对三个粗粒度空间进行合成，包括论域的合成和属性的合成；然后利用合成论域的属性对待定元素进行重新判定再划分，得到的结果与合成论域合并，得到检测结果的细粒度空间，即为综合优化的检测结果。本方法克服了现有极化特征和极化检测算法在具有复杂散射特性的建筑物目标检测中的单一性和局限性。
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公开(公告)号：CN102435318A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110276001.5
申请日：2011-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01J4/00
Abstract: 考虑天空光对地表反射影响的偏振遥感数据仿真方法，属于偏振仿真领域。本发明为了解决现有偏振高光谱数据仿真技术中存在的没有考虑到天空光所引起的偏振光对偏振成像的影响这一问题。本发明仿真方法包括以下步骤：步骤一、利用传感器采集经目标反射的入射光源；步骤二、获取入射光源中的太阳光辐射直接被目标反射所形成的偏振辐射亮度；步骤三、获取入射光源中天空光辐射被目标反射所形成的偏振辐射亮度；步骤四、根据步骤二所述的太阳光辐射直接被目标反射所形成的偏振辐射亮度和步骤三所述的天空光辐射被目标反射所形成的偏振辐射亮度获取总偏振辐射亮度；步骤五、根据步骤四所述的总偏振辐射亮度获取受天空光影响的偏振高光谱仿真数据。
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公开(公告)号：CN102053248A
公开(公告)日：2011-05-11
申请号：CN201010541903.2
申请日：2010-11-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于商空间粒度计算的极化合成孔径雷达图像目标检测方法，它涉及遥感领域，它解决了现有单一检测方法不能够获得全面检测结果的缺陷。步骤为：对全极化合成孔径雷达图像进行预处理；分别采用多成分散射模型、极化相似性参数和极化白化滤波对极化合成孔径雷达图像进行处理并进行目标检测得到三个粗粒度空间；然后利用商空间理论对三个粗粒度空间进行合成，包括论域的合成和属性的合成；然后利用合成论域的属性对待定元素进行重新判定再划分，得到的结果与合成论域合并，得到检测结果的细粒度空间，即为综合优化的检测结果。本方法克服了现有极化特征和极化检测算法在具有复杂散射特性的建筑物目标检测中的单一性和局限性。
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公开(公告)号：CN101604383A
公开(公告)日：2009-12-16
申请号：CN200910072582.3
申请日：2009-07-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于红外图像的海上目标检测方法，它涉及一种海上目标检测方法。本发明的目的是提供一种既能较好地抑制海杂波，获得合理的图像分割，又可以以较快速度提取出分形特征，去除虚假目标，实现有效检测的海上目标检测方法。本发明的步骤为：对获得的红外图像进行预处理、自适应迭代阈值分割、检验海天线处是否有感兴趣区域(ROI)、提取海天线背景处的ROI、提取非海天线背景处的ROI、感兴趣区域合并得到待进一步处理的感兴趣图像和提取每个ROI分形特征进行目标检测。本方法可以快速有效地分割出红外图像中的感兴趣区域，由于提取的感兴趣区域较原图小很多，既减少了计算量，以较快速度提取出分形特征，又可以通过分形特征去除阈值分割中出现的伪目标。
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公开(公告)号：CN107085708B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710261895.8
申请日：2017-04-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于多尺度分割和融合的高分辨率遥感图像变化检测方法，属于高光谱遥感图像技术领域，本发明为解决现有遥感图像变化检测技术对于高分辨率遥感图像的检测精度低、无法保证检测结果的完整性的问题。本发明的具体过程为：采用多尺度分割算法对多时相的高分辨率遥感图像进行空间尺度分割；对分割后的各尺度图像中的目标在对象角度上进行特征提取，用对象特征描述对象本身，进而相对其他时相的遥感图像进行向量分析，获得多个尺度的对象差异图；对获得的多个尺度的对象差异图进行变化信息提取和融合，获得最终的总变化结果图。本发明用于高分辨率遥感图像变化检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106600602B
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201611257226.5
申请日：2016-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于聚类自适应窗高光谱图像异常检测方法，属于高光谱图像处理领域，本发明为解决现有背景模型构造方法限定高光谱图像背景较为一致时适用的问题。本发明具体过程为：对高光谱图像进行光谱维主成分分析，生成光谱子空间；对每个待检测像素生成自适应窗；生成的自适应窗为二值矩阵，二值矩阵的中心与待测像素重合，矩阵内为“1”的像素表示高光谱图像中为同质背景区域的像素，矩阵内为“0”的像素表示高光谱图像中为非同质背景区域的像素；利用主成分分析结果和椭圆等高模型对自适应窗内进行背景对数似然估计，检测出异常像元，生成初步的检测结果矩阵；利用形态学滤波进行后处理，得到最终的检测矩阵结果。本发明用于高光谱遥感图像的异常检测。
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公开(公告)号：CN106023113B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201610363498.7
申请日：2016-05-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于非局域稀疏的卫星高分图像阴影区域恢复方法，属于遥感图像处理领域，本发明为解决现有技术不能对卫星高分图像中城市地区建筑物阴影遮蔽进行阴影检测和阴影恢复的问题。本发明阴影区域恢复方法的具体过程为：步骤1、对高分图像阴影区域进行软检测；步骤2、对检测到的全影区和半影区进行恢复，使阴影区域的亮度和平滑度与非影区一致。本发明用于卫星高分图像分析。
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公开(公告)号：CN105303526B
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201510594428.8
申请日：2015-09-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于海岸线数据及频谱分析的舰船目标检测方法，本发明涉及舰船目标检测方法。本发明是要解决现有技术不能有效去除噪声以及大幅面卫星图像中舰船目标的检测消耗较大的计算资源和时间的问题，而提出的一种基于海岸线数据及频谱分析的舰船目标检测方法。该方法是通过一、形成背景全为海洋的图像数据即掩膜后的图像；二、得到去除云层噪声后的图像；三、得到二值化图像，在二值化图像中检测到种子点或种子区域；根据检测到种子点或种子区域进行区域生长获得舰船船体区域；四、通过舰船船体区域的面积和长宽比特征进行筛选，获得最终的高分辨率卫星图像中舰船目标检测结果等步骤实现的。本发明应用于舰船目标检测领域。
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公开(公告)号：CN106097321A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610393847.X
申请日：2016-06-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于张量表示的偏振高光谱图像目标检测方法，本发明涉及偏振高光谱图像目标检测方法。本发明的目的是为了解决现有偏振高光谱图像目标检测准确率低以及信息利用率低的问题。本发明组成包括：步骤一、建立张量表示下的偏振高光谱图像的数据模型：将偏振高光谱图像表示成四阶张量，则得到偏振高光谱图像的数据模型；步骤二、在张量表示下的偏振高光谱图像的数据模型的基础上，得到基于Tucker分解的四阶张量匹配检测算法的模型，根据基于Tucker分解的四阶张量匹配检测算法的模型判断检测结果。本发明用于偏振高光谱图像目标检测。
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公开(公告)号：CN105869114A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610179673.7
申请日：2016-03-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 基于多层带间结构模型的多光谱图像和全色图像融合方法，属于图像融合方法领域。为了解决在建立ARSIS模型的过程中，单层细节图像在描述带间关系时的局限性。本发明将低分辨率多光谱图像MSLR重采样到PAN图像大小，将其均值作为z1LR图像；对z1LR和MSLR进行GS正交变换，将z1LR图像变换后的图像记为利用SWT构建多尺度模型MSM；将MSM中各近似图像和细节图像划分为64×64大小的图像块；对和计算全局结构相似度SSIM，对每个图像块计算局部结构相似度，并应用定义的模型求得利用SWT逆变换得到得到z1HR后进行GS反变换；输出高分辨率多光谱图像MSHR。本发明有效地提升了多光谱图像的空间分辨率，实现了多光谱图像全色锐化的目的。
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