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公开(公告)号：CN115828076A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211425933.6
申请日：2022-11-14
申请人： 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/2135 , G06F30/20 , G06F18/22 , G06F17/18 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的地形适配性分析方法，通过计算历史地形图的若干个地形特征参数并进行主成分分析得到典型地形特征参数、对地形匹配仿真计算，得到适配性准则文件；对待分析地形基准图进行典型地形特征参数计算，基于适配性准则文件，得到适配性评价结果，形成适配性成果文件。通过本方法的应用，避免根据人工经验设定阈值带来的主观不确定性，实现待分析地形基准图中的适配区和非适配区的智能划分。
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公开(公告)号：CN109063731A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810665397.4
申请日：2018-06-26
申请人： 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种景象适配性准则训练样本集生成方法。对从保障数据中截取的参考图进行直方图对比度拉伸、高斯滤波，旋转、插值、高斯模糊变换和傅里叶噪声添加，生成特征参考图；用特征参考图和截取的基准图进行相关面计算，获得相关面参数集；对参考图进行特征提取计算，得到特征参数集；将相关面参数集和特征参数集划分为正负样本，分别加入训练样本集。本发明可以基于可见光卫星影像快速生成大量的训练样本集数据，而不再拘泥于对大量实时图像的依赖，这提高了工程的可实现性和可操作性，使得工程化的难度降低，同时也使得基于该训练样本集挖掘出的知识准则具有泛化能力。本发明效率高、一致性好且无需人工交互。
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公开(公告)号：CN109063564A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810695893.4
申请日：2018-06-29
申请人： 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
摘要： 本发明提供一种目标变化检测方法，首先通过Gabor纹理特征提取图像显著性区域，然后通过引导滤波融合得到保留显著地物的融合影像，通过meanshift对融合影像分割得到分块，再利用HOG纹理特征计算分块纹理方差，比较得到最终变化检测结果。本发明技术方案基于图像引导滤波融合与纹理特征分析的高分辨率遥感卫星影像用于军事目标变化检测技术，它能够通过影像融合在保证变化检测精度的同时提高变化检测的效率，真正实现了军事目标变化的自动、快速、准确检测。
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公开(公告)号：CN109063731B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201810665397.4
申请日：2018-06-26
申请人： 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种景象适配性准则训练样本集生成方法。对从保障数据中截取的参考图进行直方图对比度拉伸、高斯滤波，旋转、插值、高斯模糊变换和傅里叶噪声添加，生成特征参考图；用特征参考图和截取的基准图进行相关面计算，获得相关面参数集；对参考图进行特征提取计算，得到特征参数集；将相关面参数集和特征参数集划分为正负样本，分别加入训练样本集。本发明可以基于可见光卫星影像快速生成大量的训练样本集数据，而不再拘泥于对大量实时图像的依赖，这提高了工程的可实现性和可操作性，使得工程化的难度降低，同时也使得基于该训练样本集挖掘出的知识准则具有泛化能力。本发明效率高、一致性好且无需人工交互。
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公开(公告)号：CN109063564B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201810695893.4
申请日：2018-06-29
申请人： 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
摘要： 本发明提供一种目标变化检测方法，首先通过Gabor纹理特征提取图像显著性区域，然后通过引导滤波融合得到保留显著地物的融合影像，通过meanshift对融合影像分割得到分块，再利用HOG纹理特征计算分块纹理方差，比较得到最终变化检测结果。本发明技术方案基于图像引导滤波融合与纹理特征分析的高分辨率遥感卫星影像用于军事目标变化检测技术，它能够通过影像融合在保证变化检测精度的同时提高变化检测的效率，真正实现了军事目标变化的自动、快速、准确检测。
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公开(公告)号：CN105335765A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510685263.5
申请日：2015-10-20
申请人： 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G06K9/64
CPC分类号： G06K9/64 , G06K2209/21
摘要： 公开了一种用于SAR匹配的特征区域检测方法，包括：选取待检测图像中的任一点为观测点，获取以所述观测点为中心的初始窗口对应区域的标准差；逐次递增所述初始窗口的尺寸，获取每个递增窗口对应区域的标准差；对初始窗口对应区域的标准差以及每个递增窗口对应区域的标准差进行显著性分析，当显著性大于预设阈值时，判定所述待检测图像适于匹配。本发明能够避开基于阈值分割方法面临的对整幅待检测图像的阈值设定难、分割难的问题，且不受观测点散射特性强或弱的影响，适用范围广，尤其适用于斑点噪声较大、地物散射特性值间有较大重叠的SAR影像。
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