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公开(公告)号：CN104239551B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410493790.1
申请日：2014-09-24
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明公开了一种基于多特征VP树索引的遥感图像检索方法，属于遥感图像检索技术领域。本发明针对遥感图像检索中的特征有效性选择，提出了一种基于VP树索引的索引有效性指标——基于距离对比度的索引有效性指数（distance‑contrast‑based indexing validation index,DCIVI），将与查询对象距离较近的环形区域内的子图像作为最近邻集合，落入另一环形区域内的子图像作为最远邻集合，通过计算这两个集合之间的距离对比度来分析特定特征空间对应VP树索引返回最近邻集合的有效性，利用该指标可自适应地选择最适合描述图像内容的特征，不但提高了遥感图像的检索速度，检索质量（查全率和查准率）也得到了明显改善。本发明还公开了一种基于多特征VP树索引的遥感图像检索装置。
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公开(公告)号：CN105938547A
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201610232680.9
申请日：2016-04-14
申请人： 河海大学
CPC分类号： G06K9/00449 , G06K9/00463 , G06K9/6269
摘要： 本发明涉及一种纸质水文年鉴数字化方法，在单一特征的基础上提出了互补性较强的特征融合方法，识别率得到了提高，水文过程由于受相似的季节性气候因素，以及其他随机因素影响而呈现相似性，也即其流量具有上下文相关性，所以本发明鉴于此相关性，同时提出了基于时间序列的后期纠错机制。即在分类器识别后，根据某种准则对其进行纠错处理，通过实验证明，本发明所提出的机制，有效提高了识别精度，保证了工作效率。
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公开(公告)号：CN105139015A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510442113.1
申请日：2015-07-24
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06K9/46
CPC分类号： G06K9/4671 , G06K9/4642 , G06K9/4652
摘要： 本发明涉及一种遥感图像水体提取方法，集多种算法于一体，包括图像搜索算法、模糊聚类算法、凸包点逆时针排序算法、符号距离函数初始化算法，构建了全新的控制策略，能够针对遥感图像中的水体，实现更加便捷、准确提取，并且根据CIE LAB、HSL颜色模型和高斯归一化水体指数GNDWI，针对遥感图像构建特征空间，有效解决了水平集算法在多个目标的应用中收敛速度较慢，甚至无法收敛的问题；不仅如此，还引入并行处理方法，同时针对多个多边形目标水体分别进行水平集函数迭代收敛操作，大大提高了整个设计技术方案的工作效率。
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公开(公告)号：CN105894030B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201610201638.0
申请日：2016-04-01
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于分层多特征融合的高分辨率遥感图像场景分类方法。本发明依据组合全局特征对训练样本图像集合进行聚类分析，将训练样本图像集合分为适于采用全局特征表达的子集和适于用局部特征表达的子集，然后利用两个子集分别训练全局特征分类器和局部精简特征分类器；在测试时根据聚类分析结果从两个分类器中选出最适合于测试样本的分类器来对测试样本进行分类。本发明具有极高的分类精度，经实验验证，本发明的总体平均分类精度可达到96%，高于现有的典型分类方法。
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公开(公告)号：CN104680173A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510038379.X
申请日：2015-01-26
申请人： 河海大学 , 水利部海河水利委员会水利信息网络中心
摘要： 本发明公开了一种遥感图像场景分类方法。本发明方法根据图像中局部不变特征点的分布情况将图像先进行预分类，分为特征点分布均匀和特征点分布不均匀两类；然后，对特征点分布均匀的图像，利用颜色直方图与纹理特征融合的全局特征进行训练和分类，对特征点分布不均匀的图像，利用ScSPM（Sparse Coding Spatial Pyramid Matching，基于稀疏编码的空间金字塔匹配模型特征）局部特征进行训练和分类。相比现有技术，本发明在提高分类精度的同时降低了分类所需的时间。
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公开(公告)号：CN104239551A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410493790.1
申请日：2014-09-24
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30247
摘要： 本发明公开了一种基于多特征VP树索引的遥感图像检索方法，属于遥感图像检索技术领域。本发明针对遥感图像检索中的特征有效性选择，提出了一种基于VP树索引的索引有效性指标——基于距离对比度的索引有效性指数（distance-contrast-based indexing validation index,DCIVI），将与查询对象距离较近的环形区域内的子图像作为最近邻集合，落入另一环形区域内的子图像作为最远邻集合，通过计算这两个集合之间的距离对比度来分析特定特征空间对应VP树索引返回最近邻集合的有效性，利用该指标可自适应地选择最适合描述图像内容的特征，不但提高了遥感图像的检索速度，检索质量（查全率和查准率）也得到了明显改善。本发明还公开了一种基于多特征VP树索引的遥感图像检索装置。
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公开(公告)号：CN104680173B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510038379.X
申请日：2015-01-26
申请人： 河海大学 , 水利部海河水利委员会水利信息网络中心
摘要： 本发明公开了一种遥感图像场景分类方法。本发明方法根据图像中局部不变特征点的分布情况将图像先进行预分类，分为特征点分布均匀和特征点分布不均匀两类；然后，对特征点分布均匀的图像，利用颜色直方图与纹理特征融合的全局特征进行训练和分类，对特征点分布不均匀的图像，利用ScSPM（Sparse Coding Spatial Pyramid Matching，基于稀疏编码的空间金字塔匹配模型特征）局部特征进行训练和分类。相比现有技术，本发明在提高分类精度的同时降低了分类所需的时间。
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公开(公告)号：CN105894030A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610201638.0
申请日：2016-04-01
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于分层多特征融合的高分辨率遥感图像场景分类方法。本发明依据组合全局特征对训练样本图像集合进行聚类分析，将训练样本图像集合分为适于采用全局特征表达的子集和适于用局部特征表达的子集，然后利用两个子集分别训练全局特征分类器和局部精简特征分类器；在测试时根据聚类分析结果从两个分类器中选出最适合于测试样本的分类器来对测试样本进行分类。本发明具有极高的分类精度，经实验验证，本发明的总体平均分类精度可达到96%，高于现有的典型分类方法。
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公开(公告)号：CN105938547B
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201610232680.9
申请日：2016-04-14
申请人： 河海大学
摘要： 本发明涉及一种纸质水文年鉴数字化方法，在单一特征的基础上提出了互补性较强的特征融合方法，识别率得到了提高，水文过程由于受相似的季节性气候因素，以及其他随机因素影响而呈现相似性，也即其流量具有上下文相关性，所以本发明鉴于此相关性，同时提出了基于时间序列的后期纠错机制。即在分类器识别后，根据某种准则对其进行纠错处理，通过实验证明，本发明所提出的机制，有效提高了识别精度，保证了工作效率。
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公开(公告)号：CN105139015B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201510442113.1
申请日：2015-07-24
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06K9/46
摘要： 本发明涉及一种遥感图像水体提取方法，集多种算法于一体，包括图像搜索算法、模糊聚类算法、凸包点逆时针排序算法、符号距离函数初始化算法，构建了全新的控制策略，能够针对遥感图像中的水体，实现更加便捷、准确提取，并且根据CIE LAB、HSL颜色模型和高斯归一化水体指数GNDWI，针对遥感图像构建特征空间，有效解决了水平集算法在多个目标的应用中收敛速度较慢，甚至无法收敛的问题；不仅如此，还引入并行处理方法，同时针对多个多边形目标水体分别进行水平集函数迭代收敛操作，大大提高了整个设计技术方案的工作效率。
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