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公开(公告)号:CN109242889B
公开(公告)日:2020-06-16
申请号:CN201810982878.8
申请日:2018-08-27
申请人: 大连理工大学 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号: G06T7/32
摘要: 基于上下文显著性检测与SAE的SAR图像变化检测方法,输入同一地区的两个时相SAR图像;计算对数比值差异图;基于上下文显著性检测算法提取差异图的显著性区域;根据差异图的显著性区域掩模掉两个时相SAR图像的背景,获得掩模后SAR图像;基于模糊C均值聚类提取掩模后SAR图像的变化区域,获得伪标签训练样本;利用掩模后SAR图像和伪标签训练样本进行多层稀疏自动编码器的训练;采用训练好的网络提取最终的SAR图像变化区域。本发明可以有效克服相干斑噪声对SAR图像变化检测的影响,同时设计了多层稀疏自动编码器,提取了SAR图像有效的变化特征,能够提高变化检测的准确度,可用于多时相SAR图像变化检测等技术领域。
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公开(公告)号:CN109242889A
公开(公告)日:2019-01-18
申请号:CN201810982878.8
申请日:2018-08-27
申请人: 大连理工大学 , 国网吉林省电力有限公司检修公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号: G06T7/32
摘要: 基于上下文显著性检测与SAE的SAR图像变化检测方法,输入同一地区的两个时相SAR图像;计算对数比值差异图;基于上下文显著性检测算法提取差异图的显著性区域;根据差异图的显著性区域掩模掉两个时相SAR图像的背景,获得掩模后SAR图像;基于模糊C均值聚类提取掩模后SAR图像的变化区域,获得伪标签训练样本;利用掩模后SAR图像和伪标签训练样本进行多层稀疏自动编码器的训练;采用训练好的网络提取最终的SAR图像变化区域。本发明可以有效克服相干斑噪声对SAR图像变化检测的影响,同时设计了多层稀疏自动编码器,提取了SAR图像有效的变化特征,能够提高变化检测的准确度,可用于多时相SAR图像变化检测等技术领域。
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公开(公告)号:CN111046772A
公开(公告)日:2020-04-21
申请号:CN201911232063.9
申请日:2019-12-05
申请人: 国家海洋环境监测中心 , 大连理工大学
摘要: 一种多时相卫星遥感岛礁岸线及开发利用信息提取方法,属于海洋岛礁卫星遥感和计算机图形处理交叉领域。步骤如下:首先分析不同类型海岛岸线和开发利用情况成像特性;其次,采用图像降采样和升采样处理技术,实现大幅宽卫星遥感图像的快速提取,结合距离正则化几何主动轮廓模型,进行精确逐步逼近,获得岛礁岸线;然后,采用Grabcut算法进行海洋背景与岛礁前景的分割,利用图像中的颜色信息和边界信息得到较好的分割结果。最后,采用主成分分析法将数据正交投影到由主成分构成的线性子空间,通过线性变换进行特征提取与数据压缩,根据所提取的特征进行聚类得到最终变化检测结果。本发明能够实现高分辨率卫星遥感影像的岛礁岸线及开发利用快速有效提取。
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