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公开(公告)号：CN110348296B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201910464579.X
申请日：2019-05-30
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于人机融合的目标识别方法，属于遥感图像处理和分析领域，解决大幅面多目标遥感图像的目标识别分类问题；方法包括，获取图像分析员进行图像分析时的眼动信号,生成与图像对应的眼动热图，根据设置的热度阈值确定图像中的候选目标区域，裁剪图像提取候选目标；利用预先训练的卷积神经网络对所述候选目标进行特征提取；根据候选目标的特征进行目标识别和分类。本发明联合了人眼准确高效的目标搜索能力和卷积神经网络强大的目标分类能力，实现大幅面可见光遥感图像目标识别，并且可扩展应用于红外、高光谱、合成孔径雷达遥感图像目标识别。
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公开(公告)号：CN110472472A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910463519.6
申请日：2019-05-30
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于SAR遥感图像的机场检测方法与装置，属于遥感图像处理和分析技术领域，解决现有机场检测存在的流程复杂、耗时长、参数难以确定等问题。所述检测方法包括以下步骤：对原始的SAR遥感图像依次进行边缘区域高亮处理、中值滤波处理，得到预处理后的SAR遥感图像；对所述预处理后的SAR遥感图像依次进行图像二值化处理、反转处理，得到二值化后的SAR遥感图像；对所述二值化后的SAR遥感图像进行形态学处理；对经形态学处理后的遥感图像进行连通域评估，生成机场检测结果并输出。该方法主要应用于星载SAR遥感影像的机场提取，能够实现机场的快速检测，该方法简单有效，运算复杂度低，鲁棒性好，能够大幅提高机场检测效率。
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公开(公告)号：CN110008899A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910262483.5
申请日：2019-04-02
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种可见光遥感图像候选目标提取与分类方法，属于遥感图像处理和分析技术领域，解决了现有方法提取候选目标数量太多及分类精度低的问题。包括以下步骤：通过第一滑窗在遥感图像中提取大尺度区域，并输入到训练好的候选区域识别模型中，得到包含感兴趣目标的候选区域；通过第二滑窗在上述候选区域中提取候选目标；利用训练好的候选目标分类模型对上述提取的候选目标进行两步分类，确定候选目标的类别。本发明实现了在相同的召回率下，提取的候选目标数量远少于现有方法，同时，在使用相同的特征和相同的分类器的条件下，通过两步分类，大大提高了候选目标分类精度。
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公开(公告)号：CN109800671A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811625194.9
申请日：2018-12-28
Applicant: 北京市遥感信息研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种面向目标解译的多源遥感信息知识图谱构建方法和系统，该方法包括：根据属性特征识别算法模型组，对待处理多源遥感影像进行自动解译，得到解译信息；结合遥感影像自动解译知识图谱框架，对解译信息进行初级分类和归档，得到目标自动解译初级融合信息表；根据目标自动解译初级融合信息表，结合典型遥感目标解译分析本体库，进行解译信息的实体构建，得到知识图谱模型；对知识图谱模型进行扩充，根据扩充后的知识图谱模型，对历史知识图谱进行更新补全，完成解译信息的知识提取。通过本发明能够完成多源遥感影像的典型目标自动提取、遥感影像解译信息综合汇总，并形成具有规范化表示形式的知识图谱。
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公开(公告)号：CN109799908A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910001261.8
申请日：2019-01-02
Applicant: 东南大学 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06F3/01 , G06F3/0484 , G06F3/0487
Abstract: 本发明公开了一种基于眼动信号的图像缩放及拖拽方法，属于认知神经科学、图像处理相交叉的技术领域。本发明利用眼动仪获取目光注视点作为眼动信号，在图像缩放操作时以目光注视区域作为缩放目标区域；在图像拖拽操作时以目光注视区域指示拖拽方向，充分眼动信号快速便捷的特点，并结合图像处理技术及鼠标的按键输入，可以实现快速高效的图像缩放和拖拽，有效减少操作人员的操作强度和时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102842044B
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201210247866.3
申请日：2012-07-17
Applicant: 北京市遥感信息研究所 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开一种高分辨率可见光遥感图像变化检测方法，包括：步骤S1：获取图像目标；步骤S2：去除虚假目标；步骤S3：提取目标的变化特征；步骤S4：计算目标的初始变化置信度，选择变化置信度高的部分目标作为正样本，选择变化置信度低的部分目标作为负样本，得到变化检测模型；步骤S5：利用训练得到的变化检测模型对目标进行变化检测；步骤S6：利用目标的纹理特性对变化目标进行提炼，得到最终的变化检测结果。本发明通过形状分析有效去除由于局部配准误差引起的虚假目标，同时综合利用多种图像特征作为目标的变化特征，适用范围广，提高变化检测准确率的同时降低虚警率，此外，通过变化目标的纹理分析进一步有效去除部分虚警。
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公开(公告)号：CN102855607A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201210248482.3
申请日：2012-07-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的遥感图像色彩校正方法，可用于航天、航空彩色遥感图像的色彩校正，该方法包括以下步骤：建立真彩色样本图像数据库；从色彩失真的彩色遥感图像中，通过人机交互的方式选择典型地物区域作为输入样本；从真彩色样本图像数据库中人工选择与输入样本具有相同地物类型、相同成像时间、相同或相近地理区域的高质量彩色图像作为参照样本；将输入样本和参照样本组成训练样本，利用机器学习方法对训练样本训练学习，得到色彩校正模型；利用色彩校正模型，对存在色彩失真的彩色遥感图像进行处理，得到高质量的彩色遥感图像。本发明将人机交互选择训练样本和机器学习色彩校正模型相结合，有效地解决了遥感图像的色彩校正问题。
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公开(公告)号：CN117197032A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310618858.3
申请日：2023-05-30
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明提出一种面向宽幅影像检测虚警抑制的后处理方法与系统，属于图像处理技术领域。本发明对宽幅影像中的某一帧图像在n条支路上进行目标检测，在第1条支路上对所述图像执行不带偏移量的裁剪，在第2条至第n条支路上对所述图像执行带偏移量的裁剪，并且在第2条至第n条支路上所述图像的裁剪偏移量互不相同；汇总所述n条支路上的检测结果，若某一目标在每个支路上均被检测到，则将所述某一目标作为所述图像的目标检测结果。
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公开(公告)号：CN116152660A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310148968.8
申请日：2023-02-14
Applicant: 北京市遥感信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于跨尺度注意力机制的广域遥感图像变化检测方法，该方法包括：获取待检测遥感图像信息；待检测遥感图像信息中的待检测遥感图像为同一地区不同时间的广域遥感图像；对待检测遥感图像信息进行归一化处理，得到标准遥感图像信息；利用遥感图像变化检测模型对标准遥感图像信息进行处理，得到图像检测结果；图像检测结果表征待检测遥感图像信息在同一地区不同时间的广域遥感图像变化情况。可见，本发明有利于针对不同卫星、不同分辨率的遥感图像，以及成像角度不同、天气状况复杂、季节变化等不同场景，实现对伪变化问题的高精细度、高效率、高鲁棒性的变化检测。
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公开(公告)号：CN102789639B
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201210245835.4
申请日：2012-07-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于非负矩阵分解的将高光谱图像与可见光图像进行融合的方法，包括：利用基于稀疏约束的非负矩阵分解方法对高光谱图像进行解混，得到端元光谱曲线；根据可见光图像的光谱吸收曲线和解混得到的端元光谱曲线，利用有约束的二次规划来求解图像中每个像元的混合系数；将解混得到的端元光谱曲线和每个像元的混合系数进行线性混合，得到高空间分辨率和高光谱图像的融合图像。本发明解决了高光谱图像某些波段光谱与可见光图像不相关的问题。利用基于稀疏约束的非负矩阵分解对高光谱图像进行解混，可得到更为准确的端元光谱。同时利用有约束的二次规划问题，能得到像元的混合系数。本发明得到的融合图像具有高空间分辨率和高光谱分辨率。
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