-
公开(公告)号：CN114581347B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202210082101.2
申请日：2022-01-24
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06T5/50 , G06T7/33 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种无参考影像的光学遥感空谱融合方法、装置、设备及介质。所述方法包括：对多张原始全色影像和多光谱影像进行处理，得到网络训练集；构建融合网络模型和无参考标签的损失函数；根据融合网络模型和无参考标签的损失函数，生成无参考影像的融合网络模型；利用网络训练集对无参考影像的融合网络模型进行训练，得到训练后的无参考影像的融合网络模型；将待融合的全色影像和多光谱影像输入至训练后的无参考影像的融合网络模型中，得到融合结果。本发明通过建立无需使用模拟数据标签的损失函数，使得网络可以同时监督和降低空间与光谱上的损失，在提高融合效果的同时，增强网络的泛化能力。
-
公开(公告)号：CN117079105A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310980667.1
申请日：2023-08-04
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
摘要： 本发明提供一种遥感图像空谱融合方法、装置、电子设备及存储介质，属于卫星遥感技术领域，所述方法包括：获取全色图像PAN和多光谱图像MS；输入所述全色图像PAN和所述多光谱图像MS至遥感图像空谱融合网络，获取所述遥感图像空谱融合网络输出的目标融合图像；其中，所述遥感图像空谱融合网络用于融合所述全色图像PAN和所述多光谱图像MS，所述遥感图像空谱融合网络是基于目标损失函数通过自监督方式训练获取的，所述目标损失函数是基于空间度量函数和光谱度量函数构建的。通过以原始待融合的全色图像和多光谱图像自身为标签，按照自监督方式训练获取遥感图像空谱融合网络，能够提高处理效率以及融合图像的质量。
-
公开(公告)号：CN118735798A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410875959.3
申请日：2024-07-02
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
摘要： 本发明提供一种多数据源遥感图像空谱融合方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取用于图像空谱融合的原始图像；将所述原始图像输入至多数据源遥感图像空谱融合网络，得到融合图像。该方法用以解决现有技术中易出现空间变形和光谱扭曲且训练数据来源单一，且过程步骤繁琐且易造成全色图像空间信息的丢失，并且存在一定程度的信息失真，在融合结果的光谱质量和空间质量方面也很难取得较好的平衡的问题，能够根据原始图像的特性，利用训练好的多数据源遥感图像空谱融合网络对空间特征和光谱特征进行交互融合，从而更加精准更有针对性地进行特征的表达和重构，提升使用多数据源遥感图像空谱融合网络输出的卫星图像的质量。
-
公开(公告)号：CN118587606A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410652538.4
申请日：2024-05-24
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
摘要： 本发明提供一种基于卫星影像缩略图的云量粗判别方法及装置，涉及图像处理技术领域，方法包括：在待处理卫星影像进行图像预处理后，将待处理卫星影像中的多光谱图像和全色图像进行图像融合，得到卫星融合图像；通过双三次插值法对所述卫星融合图像进行缩放处理，得到卫星缩略图；根据图像分水岭算法对所述卫星缩略图进行图像分割，得到N个图像块后，提取所述图像块中各个像素点的云量特征，其中，所述云量特征包括以下至少一项：灰度值特征、形态学特征、颜色空间特征、纹理特征，N为正整数；基于所述图像块中各个像素点的云量特征，进行各个图像块中的云量评估，以确定所述卫星影像缩略图的云量粗判别结果。
-
公开(公告)号：CN112200787B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202011102510.1
申请日：2020-10-15
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06T7/00 , G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要： 本发明提供一种光学遥感影像的云检测方法、存储介质及系统，其中的方法包括如下步骤：图像预处理：将光学遥感影像上的数字量化值转换为大气层顶反射率得到预处理图像；特征提取：从可见光与近红外波段提取预处理图像中适用于分离云和地物下垫面的特征；训练样本集建立：从已有影像数据集中选择用于代表不同种类云和地物的样本点组成训练样本集；随机森林模型构建：通过训练样本集构建随机森林云检测模型；影像云检测：利用随机森林云检测模型对待检测光学遥感影像进行云检测，并利用引导滤波进行精细化处理得到云掩模图像。上述方案，通过选择适当的特征结合机器学习算法建立云检测模型，对光学遥感影像进行云检测，具有很高的精度。
-
公开(公告)号：CN115410074B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210851518.0
申请日：2022-07-19
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
摘要： 本发明提供一种遥感影像云检测方法及装置，该方法包括，基于待检测遥感影像，获取第一目标图像和第二目标图像；将第一目标图像和第二目标图像输入遥感影像云检测模型，获取遥感影像云检测模型输出的待检测遥感影像的云检测结果；其中，第一目标图像为待检测遥感影像的雾霾优化转换HOT指数特征图像；第二目标图像为待检测遥感影像目标波段的多光谱图像；目标波段包括红色波段、绿色波段、蓝色波段以及近红外波段。本发明提供的遥感影像云检测方法及装置，能通过在遥感影像云检测中增加待检测遥感影像目标波段的光谱特征以及HOT指数特征，实现更准确的识别待检测遥感影像中的云混淆区域，能提高遥感影像云检测的准确率。
-
公开(公告)号：CN116385818A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310117685.7
申请日：2023-02-09
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/74
摘要： 本发明提供一种云检测模型的训练方法、装置及设备，涉及图像处理、深度学习等技术领域，包括：在对云检测模型进行一次半监督学习处理过程中，采用标记样本子集和未标记样本子集对云检测模型进行训练；基于训练后模型参数收敛的云检测模型和标记样本子集，确定K个目标图像；在对K个目标图像进行标记得到K个标签图像之后，将K个目标图像和K个标签图像，增加至标记样本子集；在基于验证集确定模型参数收敛的云检测模型的精度小于预设阈值的情况下，基于增加后的标记样本子集和未标记样本子集，对模型参数收敛的云检测模型进行下一次半监督学习处理。本发明提供的云检测模型的训练方法、装置及设备用于提高对云检测模型的训练效率。
-
公开(公告)号：CN115410074A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210851518.0
申请日：2022-07-19
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
摘要： 本发明提供一种遥感影像云检测方法及装置，该方法包括，基于待检测遥感影像，获取第一目标图像和第二目标图像；将第一目标图像和第二目标图像输入遥感影像云检测模型，获取遥感影像云检测模型输出的待检测遥感影像的云检测结果；其中，第一目标图像为待检测遥感影像的雾霾优化转换HOT指数特征图像；第二目标图像为待检测遥感影像目标波段的多光谱图像；目标波段包括红色波段、绿色波段、蓝色波段以及近红外波段。本发明提供的遥感影像云检测方法及装置，能通过在遥感影像云检测中增加待检测遥感影像目标波段的光谱特征以及HOT指数特征，实现更准确的识别待检测遥感影像中的云混淆区域，能提高遥感影像云检测的准确率。
-
公开(公告)号：CN115565037B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202211117877.X
申请日：2022-09-14
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种图像融合方法及装置，该方法包括：获取包括待融合全色图像和待融合多光谱图像的待融合图像对；将待融合图像对输入图像融合模型，获取图像融合模型输出的融合图像；其中，图像融合模型基于样本图像对训练得到；图像融合模型用于分别获取待融合图像对的空间融合信息和光谱融合信息之后，基于空间融合信息和光谱融合信息对待融合图像对进行图像融合。本发明提供的图像融合方法及装置，能提高训练好的图像融合模型的融合效果，能在有效实现空间信息增强和光谱信息保持的基础上，降低特征提取的冗余度，能减少图像融合模型的计算量，从而能在确保图像融合效果的基础上，提高图像融合的效率，能为遥感技术的实际应用提供数据支撑。
-
公开(公告)号：CN115565037A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211117877.X
申请日：2022-09-14
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
摘要： 本发明提供一种图像融合方法及装置，该方法包括：获取包括待融合全色图像和待融合多光谱图像的待融合图像对；将待融合图像对输入图像融合模型，获取图像融合模型输出的融合图像；其中，图像融合模型基于样本图像对训练得到；图像融合模型用于分别获取待融合图像对的空间融合信息和光谱融合信息之后，基于空间融合信息和光谱融合信息对待融合图像对进行图像融合。本发明提供的图像融合方法及装置，能提高训练好的图像融合模型的融合效果，能在有效实现空间信息增强和光谱信息保持的基础上，降低特征提取的冗余度，能减少图像融合模型的计算量，从而能在确保图像融合效果的基础上，提高图像融合的效率，能为遥感技术的实际应用提供数据支撑。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
15 条记录 (耗时 0.039 秒)
