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公开(公告)号：CN119963455A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510028995.0
申请日：2025-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种无人机多光谱图像像素级各向异性校正方法，属于无人机多光谱图像的辐射校正技术领域。本发明针对现有各向异性校正方法在复杂地表覆盖和高分辨率影像的处理上存在局限性，造成图像辐射精度差的问题。包括基于无人机多光谱子图像、地理位置数据和姿态数据进行三维重建得到拼接图像、数字高程模型和子图像优化相机参数；将拼接图像中像素区域坐标由地心地固坐标系经相机坐标系转换到图像坐标系下；提取像素区域在子图像的投影区域得到多视角反射率，再计算观测成像视角得到多视角数据；利用通用BRDF模型对多视角数据拟合得到拟合结果，再提取下视反射率替代拼接图像原始反射率实现像素级各向异性校正。本发明用于无人机多光谱图像各向异性校正。
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公开(公告)号：CN114782274A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210459888.X
申请日：2022-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于光照估计的无人机多光谱图像辐射校正方法，属于遥感中的多光谱数据辐射校正领域。本发明针对现有无人机多光谱图像的辐射校正需借助环境光照传感器辅助对多光谱数据进行光照补偿，实现难度大的问题。包括建立多光谱图像集，选择包含参考目标的图像作为参考图像，构建基于参考图像的方程组；对待校正多光谱图像中包含重叠区域的任意两幅图像提取联结点，利用联结点构建基于重叠图像的方程组；联立两个方程组得到光照估计方程组；将光照估计方程组与反射率约束条件联合构建目标函数并优化求解，得到所有图像成像时的光照函数；利用光照函数对所有待校正多光谱图像进行辐射校正。本发明实现了无环境光传感器条件下的无人机多光谱图像辐射校正。
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公开(公告)号：CN114782274B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210459888.X
申请日：2022-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于光照估计的无人机多光谱图像辐射校正方法，属于遥感中的多光谱数据辐射校正领域。本发明针对现有无人机多光谱图像的辐射校正需借助环境光照传感器辅助对多光谱数据进行光照补偿，实现难度大的问题。包括建立多光谱图像集，选择包含参考目标的图像作为参考图像，构建基于参考图像的方程组；对待校正多光谱图像中包含重叠区域的任意两幅图像提取联结点，利用联结点构建基于重叠图像的方程组；联立两个方程组得到光照估计方程组；将光照估计方程组与反射率约束条件联合构建目标函数并优化求解，得到所有图像成像时的光照函数；利用光照函数对所有待校正多光谱图像进行辐射校正。本发明实现了无环境光传感器条件下的无人机多光谱图像辐射校正。
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