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公开(公告)号：CN108647719A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810441780.1
申请日：2018-05-10
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种用于大数据量光谱遥感图像分类的非监督聚类方法。将原始数据划分为若干数据块，通过峰值密度搜索方法得到各数据子块的聚类中心；将聚类中心重新分成若干数据块，通过峰值密度搜索方法再次聚类，减少聚类中心数；重复分块-聚类过程至可以用一个二维矩阵表征任意两个聚类中心的相似度，进而得到最终的分类结果。本发明方法的优势在于：适用性好，不仅可以用于谱段数较多的高光谱遥感图像分类，也适用于谱段数较少的多光谱遥感图像或谱段选择后的高光谱遥感图像分类；运算效率较高，分块处理减少了相似度矩阵的计算冗余，且由于各数据块的聚类处理相互独立，可采用并行处理加快分类速率。
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公开(公告)号：CN105953921A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610237078.4
申请日：2016-04-15
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G01J5/00
CPC分类号： G01J5/007 , G01J2005/0077
摘要： 本发明公开了一种气溶胶参数差异条件下对地观测辐射图像的快速仿真方法，包括：步骤1：选定标准气溶胶廓线参数；步骤2：查表法反演场景中各像素单元的气溶胶参数；步骤3：查询各像元对应的真实地表高程信息；步骤4：计算各像元的消光系数等效地表高度；步骤5：二流近似方法求解辐射传输方程，得到各类辐射的辐射矩阵；步骤6：获得各像元的光谱特性信息；步骤7：辐射矩阵插值方法仿真对地观测辐射图像。本发明图像仿真速度快，与传统方法相比，相同平台下仿真计算速度可提高10‑20倍；该方法的通用性好：所提出的仿真方法不受场景中气溶胶参数设定方法的限制，既适用于仿真真实在轨传感器的观测图像，也适用于仿真想定观测场景的红外辐射图像。
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公开(公告)号：CN118115800A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410269145.5
申请日：2024-03-11
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80
摘要： 本发明公开了一种基于特征融合与增量分类器和表示学习(Incremental Classifier and Representation Learning,iCaRL)的SAR目标增量识别方法，包括，S1、利用基类SAR数据进行基类训练；S2、利用新类SAR数据进行增量训练；S3、将待测试SAR图像输入完成训练的网络中，得到分类预测结果。本发明将SAR图像的深度学习抽象特征和其方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)特征这一传统手工进行自适应融合，利用增量分类器和表示学习(Incremental Classifier and Representation Learning,iCaRL)这一增量学习方法进行SAR目标增量识别，并在增量训练过程中采用参数冻结策略，缓解了增量学习过程中的灾难性遗忘问题，提高了SAR目标增量识别的准确率。
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公开(公告)号：CN112418156B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202011418776.7
申请日：2020-12-07
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明提出一种基于无监督分类的光学遥感图像海面舰船目标检测方法。该方法包括：首先对光学传感器遥感数据进行预处理，计算预处理后图像的概率密度曲线。利用局域密度峰值搜索方法对像素单元依幅值进行分类，依据海域像元幅值低于陆地像元的特性，初步确定海域掩膜图像，进而根据面积大小筛选海域掩膜图像中的连通区域，得到海域检测结果图。随后对海域检测结果图进行填充处理，得到检测初步结果图，通过分析初步检测结果图中各连通区域的形态学特征筛选得到舰船目标检测结果图。处理全色谱段图像和RGB谱段伪彩图所得舰船目标检测结果，说明了本发明方法的有效性和适用性。
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公开(公告)号：CN112558037A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011419931.7
申请日：2020-12-07
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提出一种基于数据库匹配的太赫兹雷达信号大气传输失真补偿方法，为补偿大气传输后的太赫兹雷达失真信号，先由回波信号一维距离像鉴别独立散射中心。随后，利用太赫兹频段大气传输特性信息数据库，仿真独立散射中心、不同大气条件下的一维距离像，并与实际一维距离像比对。最佳匹配结果所对应的气压、气温等参数即为估计的大气条件参数。最后，将成像区域划分为若干部分，利用各部分的平均距离及估计的大气消光与相位偏移系数完成大气传输波形失真补偿。本发明的优势在于：具有普适性，雷达测量中使用的定标体可提供独立散射中心，且方法不受限于测量时的大气条件；通过比对实测与仿真一维距离像，可以估计大气条件参数，实现大气参数反演。
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公开(公告)号：CN112418156A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011418776.7
申请日：2020-12-07
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提出一种基于无监督分类的光学遥感图像海面舰船目标检测方法。该方法包括：首先对光学传感器遥感数据进行预处理，计算预处理后图像的概率密度曲线。利用局域密度峰值搜索方法对像素单元依幅值进行分类，依据海域像元幅值低于陆地像元的特性，初步确定海域掩膜图像，进而根据面积大小筛选海域掩膜图像中的连通区域，得到海域检测结果图。随后对海域检测结果图进行填充处理，得到检测初步结果图，通过分析初步检测结果图中各连通区域的形态学特征筛选得到舰船目标检测结果图。处理全色谱段图像和RGB谱段伪彩图所得舰船目标检测结果，说明了本发明方法的有效性和适用性。
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公开(公告)号：CN118038040A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410094833.2
申请日：2024-01-24
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于高斯编解码的舰船目标实例分割方法，将基于高斯热度图的中心点提取网络与基于高斯特征编码的特征融合方法相结合，设计了一种将舰船实例编码为二维椭圆高斯分布的无锚框实例分割方法，实现高精度的合成孔径雷达SAR图像舰船目标实例分割。前者可以在提高舰船实例编码效率的基础上，有效避免Mask R‑CNN这类方法将SAR图像舰船实例编码为垂直框带来的相邻舰船目标难以区分的问题。后者将高斯特征引入掩膜分割过程，有效提高掩膜头对不同舰船实例和舰船边界的判别能力。
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公开(公告)号：CN112558037B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202011419931.7
申请日：2020-12-07
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提出一种基于数据库匹配的太赫兹雷达信号大气传输失真补偿方法，为补偿大气传输后的太赫兹雷达失真信号，先由回波信号一维距离像鉴别独立散射中心。随后，利用太赫兹频段大气传输特性信息数据库，仿真独立散射中心、不同大气条件下的一维距离像，并与实际一维距离像比对。最佳匹配结果所对应的气压、气温等参数即为估计的大气条件参数。最后，将成像区域划分为若干部分，利用各部分的平均距离及估计的大气消光与相位偏移系数完成大气传输波形失真补偿。本发明的优势在于：具有普适性，雷达测量中使用的定标体可提供独立散射中心，且方法不受限于测量时的大气条件；通过比对实测与仿真一维距离像，可以估计大气条件参数，实现大气参数反演。
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公开(公告)号：CN112434642A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011418779.0
申请日：2020-12-07
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提出一种适用于处理大场景光学遥感数据的海陆分割方法。该方法包括：首先，对单色或多色谱段光学遥感数据进行预处理，得到像素单元幅值的概率密度曲线。随后通过求解曲线局域峰值位置确定初始类别中心，并标记海域像素单元初始幅值。采用峰值聚类方法对像素单元幅值进行聚类，得到地物分类结果。接着选取海域像素单元初始幅值所属类别，获得海域检测初步结果图。最后，筛选出海域检测初步结果图中面积高于阈值的连通区域，并它们进行填充处理，从而得到最终的海域检测结果图。对有云场景单色与三色谱段遥感数据的处理结果，展示了本发明方法具有较好的复杂场景及数据源适用性。
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公开(公告)号：CN118506135A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410797781.5
申请日：2024-06-20
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提出一种用于光学遥感图像相似度评估的二维特征选择校验方法，属于光学遥感探测图像仿真模型准确性评估领域。所述方法首先选择待评估地域实测光学遥感数据产品，从实测数据中提取探测参数，利用光学遥感成像仿真模型仿真提取数据的图像，分别对实测图像和仿真图像依次进行二维傅里叶变换、二维空间频域滤波和二维逆傅里叶变换处理，提取两幅图像中的直流分量、低频分量和高频分量，逐像素单元对比计算幅度差异估量、特征差异估量和全局差异估量，形成三类估量的二维图像，采用估量图像的统计直方图和累积概率密度曲线评价两幅图像相似度。本发明对图像的微变特征具有很高的敏感度，能够对图像的纹理细节有很好的识别和评估。
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