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公开(公告)号：CN112288784B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202011072861.2
申请日：2020-10-09
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种弱纹理遥感影像配准方法，分为混合空间生成与特征提取、描述子构建、匹配及融合等三部分。首先，实现双域混合影像空间构建，即采用双边滤波建立空间域尺度空间，通过加权最小二乘滤波融合相位一致性计算建立频率域尺度空间，最后将两个影像空间结果合并成双域混合影像空间，并在该混合空间中采用FAST算法提取特征点。其次，构建邻域自适应的对数极坐标描述子，先构建对数归一化强度指标，用于自适应确立描述子的邻域窗口，通过这些邻域窗口得到不同特征点的极坐标描述子。最后，采用欧氏距离进行最近邻特征点匹配并利用快速样本共识算法剔除误匹配，最终计算出的影像变换矩阵进行融合，完成影像配准。
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公开(公告)号：CN112288650A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011168863.1
申请日：2020-10-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多源遥感卫星影像几何语义一体化处理方法和系统，该方法区别于传统的先进行遥感影像几何精校正，然后进行语义分割和信息提取的传统方案，提出了包含语义信息提取、语义信息辅助的自动化几何精校正、语义信息优化三个步骤。首先从标准景影像中初步提取云、水面、冰雪、云影、人工建筑物等对几何精校正具有较大影响的地类信息，然后在这些信息的辅助下排除干扰，实现全自动的遥感影像几何精校正、匀光匀色、无缝镶嵌、影像合成等处理，最后在高精度多源合成影像中，提取更丰富的语义信息和目标信息，得到超大规模多源合成影像及其对应的语义地图及地类专题地图。
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公开(公告)号：CN111898646A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010641423.7
申请日：2020-07-06
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于点线图优化求解的影像直线特征匹配方法，包括以下步骤：(1)对需要匹配的影像进行预处理，包括特征点线提取，确定待匹配像对以及恢复影像位姿关系；(2)确定所有影像对的候选匹配特征直线与候选匹配特征点；(3)对所有候选点线匹配进行两两几何检验并构建匹配图；(4)根据构建的匹配图计算每一个候选匹配节点的匹配概率；(5)将匹配概率向量通过按极大值剔除策略，得到所有像对的直线匹配结果。本发明提出的跨视图影像直线特征匹配的算法可以充分利用多特征跨视图的几何约束，提高线段匹配的稳健性。
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公开(公告)号：CN112288690B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202011094084.1
申请日：2020-10-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种融合多尺度多层级特征的卫星影像密集匹配方法，该方法划分为四个组成部分，分别为特征提取、代价体构建、代价聚合和视差回归。网络的特征提取部分利用残差模块构建了多尺度特征提取模块和多层级特征融合模块，前者用于多尺度影像信息挖掘，后者用于融合多层次特征。利用多尺度特征提取模块和多层级特征融合模块，网络将实现对影像信息的有效提取。在给定视差范围的条件下，代价体构建部分将提取的左、右影像特征构造成一个四维的代价聚合体。代价聚合部分利用本发明提出的代价聚合模块对代价聚合体进行三维卷积变换，以实现匹配代价聚合。视差回归部分对聚合后的匹配代价依次进行维度变换、上采样和回归分析，获取最终视差图。
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公开(公告)号：CN116563317A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310499026.4
申请日：2023-04-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分割优化的建筑物三角网模型的轮廓自动提取方法，该方法包括：步骤1、准备输入数据，即建筑物三角网模型；步骤2、利用渐进区域增长算法并考虑平面连通性提取建筑物模型的主体平面，仅将主体立面投影到二维空间获得线分割矢量图；步骤3、线分割通过自适应相交和拓扑规则化两种方式补充候选集，并分析线分割中元素关系；步骤4、基于候选集构建图结构，包括节点和节点特征，边与边特征；步骤5、构建基于消息传递的图神经网络框架对图中节点进行分类；步骤6、将提取的结构特征映射回几何空间，得到建筑物轮廓的矢量图。本发明解决了建筑物三维空间中由于遮挡和边界模糊导致的边界轮廓结构不完整和轮廓矢量化问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115861571B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310060488.6
申请日：2023-01-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/20 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种语义感知的三角网模型建筑物实体重建方法，该方法包括：步骤1、准备输入数据，即具有语义信息的建筑物三角网模型；步骤2、根据三角网模型的平面连通性提取建筑物主体平面特征；步骤3、在主体平面的基础上自适应地构建凸多面体嵌入的空间划分；步骤4、结合语义知识和三角网的法线信息对所有凸多面体构建二标签选择的能量函数，基于图割最优化算法求解凸多面体标签的最优解；步骤5、介于二标签分界的凸多面体的面为最终输出的建筑物表面模型。本发明解决了建筑物主体结构与其周围环境在三角网中表达无区分导致结构化困难和复杂场景算法复杂度高的问题，适用于有严重遮挡、语义模糊或错误等复杂场景的实体重建。
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公开(公告)号：CN112288690A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011094084.1
申请日：2020-10-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种融合多尺度多层级特征的卫星影像密集匹配方法，该方法划分为四个组成部分，分别为特征提取、代价体构建、代价聚合和视差回归。网络的特征提取部分利用残差模块构建了多尺度特征提取模块和多层级特征融合模块，前者用于多尺度影像信息挖掘，后者用于融合多层次特征。利用多尺度特征提取模块和多层级特征融合模块，网络将实现对影像信息的有效提取。在给定视差范围的条件下，代价体构建部分将提取的左、右影像特征构造成一个四维的代价聚合体。代价聚合部分利用本发明提出的代价聚合模块对代价聚合体进行三维卷积变换，以实现匹配代价聚合。视差回归部分对聚合后的匹配代价依次进行维度变换、上采样和回归分析，获取最终视差图。
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公开(公告)号：CN112070787A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010794927.2
申请日：2020-08-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于对立推理理论的航空三维点云平面分割方法，首先利用不同分辨率参数的TBBP超体素分割方法和超体素显著性几何特征将原始输入点云分割成多尺度初始平面超体素和独立点；然后针对每一个多尺度初始平面超体素，依据对立推理理论从每个多尺度初始平面超体素中分离出初始严格平面超体素和独立点；搜寻每个独立点邻域范围内切平面距离最小的严格平面超体素并依据距离阈值判断是否合并，并进一步将剩余的独立点作为新的输入点云重复之前的步骤生成更多的严格平面超体素。最后以严格平面超体素作为基本单元，依据超体素之间的切平面距离和法向量角度进行区域增长生成完整平面集。
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公开(公告)号：CN111340723A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010109945.2
申请日：2020-02-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种地形自适应的机载LiDAR点云正则化薄板样条插值滤波方法，包括：步骤1、输入原始的机载激光雷达三维点云数据；步骤2、采用结合kd树和高程直方图的方法对三维点云数据进行去噪；步骤3、对去噪后的三维点云数据，使用二维区域生长方法获取插值参考点；步骤4、对插值参考点，基于DSM线特征对其进行优化；步骤5、对优化后的插值参考点，基于相对变异系数获取局部区域脚点高程波动程度，进行自适应地形的薄板样条插值，获取局部地形面的逼近模型作为滤波的分类面，对地面点和非地面点进行分割，并输出滤波后的点云。本发明的滤波方法受噪声影响小，对地形的细节特征保持较好，在多种地形数据下能够保持较稳定的滤波效果。
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公开(公告)号：CN104331708B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201410618083.0
申请日：2014-11-05
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种人行横道线自动检测分析方法及系统，包括输入街景的影像，将影像分为训练组和测试组，利用训练组训练用于检测人行横道线的分类器；例如分类器对测试组影像进行人行横道线的检测识别，通过后期处理排除错误检测；利用分类器对训练组影像进行人行横道线的检测识别，并通过后期处理排除错误检测；根据步骤4所得各测试组影像的识别结果和步骤5所得各训练组影像的识别结果分别统计检测结果，包括对任一张测试组影像或训练组影像，依照横坐标值的不同，对每一个识别结果矩形包含的像素进行累加，得到横坐标值相应像素被识别为人行横道的次数，绘制直方图并提取特征，训练用于污损程度分析的神经网络模型进行人行横道线污损程度分析。
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