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公开(公告)号：CN114998176B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210733048.8
申请日：2022-06-24
Applicant: 北京市遥感信息研究所
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种大幅宽卫星遥感影像处理方法及装置，属于遥感技术领域。所述方法包括：通过卫星搭载的摄像装置获取卫星观测原始数据，对观测原始数据进行解析得到第一影像数据组以及第一观测状态数据组，通过预设的筛选规则获取基准模块后，对各摄像模块对应的观测数据进行重采样，并且对重采样的结果分块分别采用不同的节点进行辐射处理和几何处理，主要用于解决大数据量、大侧摆的卫星影像数据产品生产效率低，图像质量较低的问题。
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公开(公告)号：CN117994240A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410231106.6
申请日：2024-02-29
Applicant: 北京市遥感信息研究所
IPC: G06T7/00 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了多尺度二级光学遥感图像条纹噪声智能检测方法及装置，该方法包括：构建二级光学遥感图像条纹噪声检测数据集；构建条纹检测神经网络模型；利用所述二级光学遥感图像条纹噪声检测数据集，对所述条纹检测神经网络模型进行训练，得到优化条纹检测神经网络模型；利用所述优化条纹检测神经网络模型，对待检测的整景遥感图像进行检测，得到多尺度二级光学遥感图像条纹噪声智能检测结果。本发明采用多尺度智能特征提取技术，极大地提升了条纹检测算法的准确性；在栅格化分块处理后采用网格化并行多线程处理，进一步提升了条纹检测算法的时效性；通过构建海量典型地物条纹检测数据集，训练条纹检测神经网络，提升了条纹检测的精度与可靠性。
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公开(公告)号：CN117635450A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311271292.8
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于尺度自适应变换的SFIM融合方法及装置，该方法包括：获取全色影像和多光谱影像；对所述全色影像和所述多光谱影像进行处理，得到全色影像和多光谱影像的尺度比例；根据所述尺度比例自适应地构造不同尺度的卷积核；根据所述不同尺度的卷积核对所述全色影像进行迭代降质，得到降质全色影像；将所述降质全色影像和所述多光谱影像上采样至全色尺度，得到上采样全色影像和上采样多光谱影像；对所述上采样全色影像和所述上采样多光谱影像进行融合，得到融合图像。本发明方法能够有效地改善SFIM的融合效果，并且不受全色多光谱尺度差异的影像，能够自适应地完成不同尺度差异的全色多光谱影像的融合。
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公开(公告)号：CN117575962A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311282122.X
申请日：2023-10-07
Applicant: 北京市遥感信息研究所
IPC: G06T5/80 , G06V10/774 , G06T5/40
Abstract: 本发明涉及高空相机成像技术领域，尤其涉及一种高空相机像元响应异常地面补偿方法、装置及设备，包括：获取问题高空相机图像，生成脏图像数据集，利用图像补缺法对所述脏图像数据集进行补缺处理，得到补缺图像数据集，对所述补缺图像数据集进行改进直方图匹配法校正处理，得到校正图像数据集，利用光谱最小二乘法去除所述校正图像数据集色彩偏差，得到补偿图像数据集，改善了缺失的谱段信息，替换贯穿整个图像的条纹基于直方图匹配法去除灰色条纹，提高图像质量，解决了高空图像无效像元、死像元、过热像元、污染像元及滤波片响应异常等问题，提高了画质质量，使得高空相机图像质量更加均匀。
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公开(公告)号：CN114972288A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210658039.7
申请日：2022-06-10
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种全色多光谱影像融合方法及装置，该方法包括：获取全色影像数据和多光谱影像数据；利用全色影像数据和多光谱影像数据，计算自适应最优高斯滤波参数；利用自适应最优高斯滤波参数，构造高斯滤波核；利用高斯滤波核对全色影像数据进行降质，得到降质全色影像数据；将多光谱影像数据上采样至全色尺度，得到全色尺度多光谱影像数据；利用比值法融合降质全色影像数据和全色尺度多光谱影像数据，得到全色多光谱影像融合数据。本发明方法通过自适应高斯滤波降质的方式获取清晰度与多光谱影像保持一致的降质全色影像，保留高分辨率图像的边缘细节信息，消除光谱与对比度信息，融合结果具有较好的色彩保持能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113487547A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110707807.9
申请日：2021-06-24
Applicant: 北京市遥感信息研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种卫星遥感图像条带噪声定位方法与装置，属于图像处理技术领域。所述方法包括：将条纹检测转换为条纹块与非条纹块的识别。通过条纹图像块利用整体亮度偏移与线性亮度拉伸来进行模拟以获取大量训练数据，根据卫星遥感图像噪声的特点，将条纹块设置为长方条形。本发明所使用的深度神经网络以卷积网络为基础进行构造，检测时以水平密集扫描和垂直稀疏扫描的方式来实现快速精确的检测。本发明解决现有技术中基于深度学习的图像条纹噪声检测方法只能处理尺寸较小的普通图像，而无法处理大尺寸卫星遥感图像的问题。可以用于高分辨率遥感图像条纹噪声自动检测，提高噪声检测的精度，减少图像质检的工作量，降低人力成本。
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公开(公告)号：CN109558819B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201811386002.3
申请日：2018-11-20
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种用于遥感图像目标检测的深度网络轻量化方法，其包括如下步骤：输入待检测遥感图像，根据遥感图像选择深度网络模型；将待量化深度网络中的每个三维卷积滤波器转化为一维卷积滤波器和二维卷积滤波器，得到卷积重构的深度网络模型；对输入待量化深度网络的计算数据量化为单比特参数；将上述一维和二维卷积滤波器，分别量化为浮点数与单比特参数相乘的形式；采用所述轻量化的深度网络模型进行目标检测，并输出检测结果。通过本发明的方案，使得模型压缩比率高，轻量化的模型适合在资源受限环境下应用，系数量化时，利用最小二乘原理实现了量化误差最小化，量化的深度网络模型计算复杂度低、精度高。
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公开(公告)号：CN115018732B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210733117.5
申请日：2022-06-24
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种卫星影像热形变修正方法及装置，属于遥感技术领域。所述方法包括：对含有恒星的高精度卫星影像进行恒星识别与筛选，利用得到的有效恒星答解热形变量修正模型，得到热形变量集；进而构建适应于热形变量的傅里叶变换模型，得到热形变拟合外推模型，通过该模型，可以计算得到任意时刻卫星的热形变参数，并对卫星影像的定位精度进行修正。该方法能够从几何修正的角度实现热形变量的补偿，降低热形变对卫星影像定位精度的影响，主要用于解决现有技术中卫星受太阳光照不均产生热形变，影响卫星影像定位精度的问题。
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公开(公告)号：CN116977433A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311023261.0
申请日：2023-08-14
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种重点区域光学数据快速处理方法，该方法包括：对全球进行网格剖分，得到全球网格剖分信息；对全球网格剖分信息进行处理，得到重点网格区域；获取初始图像数据信息，所述初始图像数据信息包括有效初始图像数据信息和辅助数据信息；所述辅助数据信息包括姿态信息、行时信息和轨道信息；根据所述重点网格区域，对所述初始图像数据信息进行处理，得到初始数据区域定位信息；根据所述初始数据区域定位信息，对所述初始图像数据信息进行处理，得到重点区域初始数据信息；对所述重点区域初始数据信息进行处理，得到重点区域产品。可见，本发明方法将大图像转为小图像进行处理，可以通过设置处理的优先级，提升重点区域产品生产时效。
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公开(公告)号：CN113496485A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110707808.3
申请日：2021-06-24
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种卫星遥感图像质量评价方法与装置，属于图像处理技术领域。所述方法包括：采用深度学习网络来对高分辨率遥感图像进行特征提取；基于深度学习网络提取的特征构建质量评价回归模型来进行质量评价；构建高分辨率遥感图像训练样本集训练质量评价网络；将待识别的卫星遥感图像分块后通过训练好的质量评价网络，取平均后输出质量评价结果。本发明用于高分辨率遥感卫星质量检测工作中的图像质量整体评价，能够自动的对高分辨率遥感图像进行评分，剔除质量较差的图像。
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