-
公开(公告)号：CN119810659A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411880711.2
申请日：2024-12-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本申请的一种基于噪声标签的侵蚀沟提取方法，首先获取侵蚀沟遥感图像，并对侵蚀沟遥感图像进行多尺度变换和提取得到结果图，并根据得到的结果图来计算多尺度相似性损失项以提升模型的多尺度聚合能力和抗噪声能力；其次，根据侵蚀沟遥感图像和结果图计算得到细化标签图；最终，根据原始尺度提取结果图与噪声标签图的交叉熵损失函数、原始尺度提取结果图与细化标签图的交叉熵损失函数和多尺度相似性损失项求和得到侵蚀沟提取模型损失函数；根据得到的侵蚀沟提取模型损失函数对侵蚀沟提取模型进行优化；本申请的方法在侵蚀沟分割任务、侵蚀沟图像信息提取中取得卓越的效果。
-
公开(公告)号：CN114565850B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210203988.6
申请日：2022-03-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于全变差低秩张量分解的高光谱图像异常目标检测方法，属于高光谱遥感图像异常目标检测技术领域。本发明为了解决目前的异常检测方法存在无法很好地分离背景和异常的问题。本发明采用全变差正则化低秩张量分解模型将高光谱图像分解为低秩数据部分和混合信息部分；然后利用l2,1范数和域变换递归滤波器，对混合信息部分进行异常检测；并利用协同表示检测器提取嵌入低秩背景数据部分的异常信息；融合低秩数据和混合信息部分的初始检测结果，得到最终的检测结果。主要用于高光谱图像的异常目标检测。
-
公开(公告)号：CN117593642A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311589951.2
申请日：2023-11-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 基于框与图像级注释的机载倾斜遥感图像建筑物提取方法，属于遥感图像信息提取技术领域。为了解决像素级实例分割时依赖于大量标注信息的问题，以及图像级注释信息不足引起的掩膜重叠的问题。本发明采用弱监督实例分割网络结合伪掩码细化模块的策略来生成伪实例掩码，利用伪实例掩码边界细化模块滤除伪实例掩码中冗余的边界信息，并结合遥感图像的信息对掩码的边界信息进行补充与优化；同时利用峰值注意力模块获取加强峰值注意力后实例的峰值响应图，提取实例的精确位置线索，再结合边界细化后的伪实例掩码，确认目标建筑物的中心点位置与偏移图，利用掩码分类精化模块获取更精准的实例信息。
-
公开(公告)号：CN113298808A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110692278.X
申请日：2021-06-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的一种面向倾斜遥感图像中建筑物遮挡信息的修复方法属于图像处理技术领域，目的是为了克服现有图像遮挡信息修复方法中信息修复的策略不宜选择，导致修复的质量以保证的问题，方法具体步骤如下：步骤一、将倾斜遥感图像进行分块，得到分块遥感图像；步骤二、通过训练后的透视实例分割网络，得到分块遥感图像中每个独立建筑物的建筑物整体区域掩模面积和建筑物被遮挡区域掩模面积，并计算得到建筑物被遮挡区域掩模面积相对于的建筑物整体区域掩模面积的比例；步骤三、将比例与设定的比例阈值T比较，通过基于边缘推演的图像补全策略或对基于轮廓约束的图像补全策略倾斜遥感图像中建筑物遮挡信息进行修复。
-
公开(公告)号：CN116310228A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310205663.6
申请日：2023-03-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种针对遥感场景的表面重建与新视图合成方法，涉及遥感图像处理技术领域，针对现有技术中由于颜色偏差及权重偏差的存在，导致合成的图像不准确的问题，本申请不仅能够拥有神经渲染对场景的逼真再呈现能力，还能兼顾表面渲染的无偏性与体渲染的感受野，以准确重建场景的曲面表示，进而提升了合成图像的准确率。同时，本申请还能针对遥感场景做出优化，以适应遥感场景视图稀疏、地物复杂的特性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116246171A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310217028.X
申请日：2023-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 一种空‑谱多尺度高光谱遥感图像目标检测方法及设备，属于高光谱遥感图像目标检测技术领域。为了解决现有的高光谱目标检测存在空间信息应用不够充分的问题以及其导致的高光谱目标检测能力弱的问题。本发明基于待检测目标区域的高光谱数据，将三维空间像素块构成一个样本，称为一个patch；将待测图像中所有的像元的patch与目标先验的patch构建样本对；将样本对输入多尺度空‑谱目标检测网络进行目标检测，首先通过两条结构、参数共享的独立支路分别处理输入的样本对中的两个patch，每条独立支路上对光谱特征和空间特征进行提取，然后在两条独立支路中最后一个下采样单元之后合并，输出特征经过多尺度差异特征混合后给出两个输入的相似度。
-
公开(公告)号：CN113223159B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110584103.7
申请日：2021-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06K9/62
Abstract: 基于目标纹理虚拟化处理的单幅遥感图像三维建模方法，属于遥感图像技术领域，本发明为解决对遥感图像进行三维建模时目标纹理复杂冗余不利于本身结构信息提取，影响三维建模效果的问题。包括：以待建目标为中心裁剪为正方形小图像并去除目标以外背景信息，建立三维模型，利用三维模型图片作为风格图片采用对抗损失函数和循环一致性损失函数对生成对抗网络进行训练，应用图像虚拟化算法对单个目标RGB图像进行风格迁移处理，训练单个目标图像建模网络，使用图像虚拟化结果和目标对应的真实模型作为训练集，获得最优化的网络参数模型，建立从二维图像到三维模型的映射关系，利用移动立方体算法获得最终输出模型。本发明用于单幅遥感图像的三维建模。
-
公开(公告)号：CN114841319A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210474822.8
申请日：2022-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于多尺度自适应卷积核的多光谱图像变化检测方法，属于多光谱图像变化检测领域。为了解决高光谱图像变化检测过程中，现有的方法存在对复杂地物信息提取困难、变化区域边界定位不准确的问题，本发明设计了权重共享的双侧编码路径的MASK‑Net，将基于自适应权重的卷积核选择模块嵌入到编码路径中提取图像中的多尺度特征；并将多尺度空间特征输入到本发明所设计的具有注意力机制的上采样模块来提取网络中的深层特征，通道注意力使得浅层特征和深层特征得到了选择性的融合，基于设计的网络进行检测；本发明还使用多模态条件随机场来对神经网络的结果进行二次检测实现变化像素的分类与定位。主要用于多光谱图像的变化检测。
-
公开(公告)号：CN113487738B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110707259.X
申请日：2021-06-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T17/10 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 基于虚拟知识迁移的建筑物及其遮挡区域单体化提取方法，涉及遥感图像信息提取领域，本发明为了解决建筑物信息提取中，训练样本不充足，目标情况和遮挡情况均具有高度不确定性的透视实例分割问题，提出了基于虚拟知识迁移的建筑物及其遮挡区域的单体化提取方法。引入虚拟知识生成模块，自动化地获取大量带有真实遮挡情况标记的、具有相似语义关系的、观测角度全面覆盖的训练数据，解决了训练样本不充足的问题。采用实例分割与遮挡判别模块相结合的策略，配合特征金字塔网络，解决了建筑物形态，尺度以及遮挡情况多样性的问题，且建筑物透视实例分割的准确率高。
-
公开(公告)号：CN113239829A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110550692.7
申请日：2021-05-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于空间占用概率特征的跨维度遥感数据目标识别方法，属于遥感图像目标识别技术领域。本发明是为了解决目前没有一种有效的跨维度特征描述方法能够实现遥感数据中同一地物目标的二维图像数据与三维点云数据的关联问题。本发明首先训练二维图像的空间占用概率特征提取网络和三维点云的空间占用概率特征提取网络，然后对遥感数据中的二维图像数据和三维点云数据进行同类特征提取，即空间占用概率特征，最终基于空间占用概率特征实现遥感数据中同一地物目标的二维和三维数据之间的跨维度目标识别，即实现同一地物目标的二维图像数据与三维点云数据的关联。主要用于遥感数据的目标识别。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
36
records
(took 0.027 seconds)
