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公开(公告)号：CN111259740A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010020783.5
申请日：2020-01-09
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于轻量级CNN与多源特征决策的红外图像舰船检测方法，首先利用多元高斯分布来提取目标候选区；然后将预处理的全色图像辅助数据量有限的红外样本进行训练；最后将基于傅里叶变换提取的全局特征与轻量级网络提取的局部特征相结合，并级联决策以逐步排除虚警，从而确认舰船目标。本发明针对卫星上有限资源条件和海况复杂场景多变的条件下，能够快速进行红外遥感图像舰船的检测。
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公开(公告)号：CN110866926A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911018391.9
申请日：2019-10-24
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种红外遥感图像快速精细海陆分割方法，首先对图像进行分块，计算出每一块图像的灰度信息和局部纹理信息；通过灰度信息和局部纹理信息得到粗分割结果；然后对粗分割结果中可能是海洋区域的图像块二次划分，统计二次划分图像块的灰度信息和局部纹理信息，通过二次划分图像块中一定是海洋区域块的个数占总二次划分图像块数目的比例来完成细分割；最后在细分割的基础上，对可能存在的孤立的分割结果进行后处理，得到最终的分割结果。该方法不需要使用GIS信息，而是利用图像的灰度特征和局部纹理信息相结合，快速精细得到红外遥感图像的海陆分割结果。
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公开(公告)号：CN110866926B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN201911018391.9
申请日：2019-10-24
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种红外遥感图像快速精细海陆分割方法，首先对图像进行分块，计算出每一块图像的灰度信息和局部纹理信息；通过灰度信息和局部纹理信息得到粗分割结果；然后对粗分割结果中可能是海洋区域的图像块二次划分，统计二次划分图像块的灰度信息和局部纹理信息，通过二次划分图像块中一定是海洋区域块的个数占总二次划分图像块数目的比例来完成细分割；最后在细分割的基础上，对可能存在的孤立的分割结果进行后处理，得到最终的分割结果。该方法不需要使用GIS信息，而是利用图像的灰度特征和局部纹理信息相结合，快速精细得到红外遥感图像的海陆分割结果。
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公开(公告)号：CN111222470A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010020806.2
申请日：2020-01-09
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于多元高斯分布与PCANet的可见光遥感图像舰船检测方法，首先利用多元高斯分布的异常检测算法，将舰船目标视为异常海域，有效地提取舰船的候选区域，进一步减少虚警的数量；然后结合PCANet策略，确认舰船目标，以排除虚警；最后，采用非最大抑制策略来消除同一目标上的重叠框。本发明在复杂的海洋背景条件下仍能取得较好的检测性能，对卫星图像数据的光照不均匀、对比度低等外部复杂多变因素具有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111259740B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202010020783.5
申请日：2020-01-09
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80
摘要： 本发明公开了一种基于轻量级CNN与多源特征决策的红外图像舰船检测方法，首先利用多元高斯分布来提取目标候选区；然后将预处理的全色图像辅助数据量有限的红外样本进行训练；最后将基于傅里叶变换提取的全局特征与轻量级网络提取的局部特征相结合，并级联决策以逐步排除虚警，从而确认舰船目标。本发明针对卫星上有限资源条件和海况复杂场景多变的条件下，能够快速进行红外遥感图像舰船的检测。
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