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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：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：CN105100727B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201510502775.3
申请日：2015-08-14
申请人： 河海大学
摘要： 本发明涉及一种固定位监控图像中指定物品实时跟踪方法，针对原始分布场跟踪算法容易被静态相似物体干扰的问题，提出了结合运动区域检测的分布场跟踪算法，提高了在背景相似的复杂情况下分布场跟踪算法的准确性；而且为了避免在搜索过程中分布场跟踪算法陷入局部最优，加入了动态位置预测机制，利用目标上一帧运动位移信息和过去运动信息，通过递推运算估计目标位置，再对目标进行梯度搜索，有效地提高了跟踪算法的准确性和实时性；不仅如此，由于视频中景深的影响，目标大小会发生变化，固定跟踪框的大小将影响跟踪算法的准确率，对此，提出了结合背景像素点信息的跟踪框自适应调节方法，提高跟踪算法的准确性。
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公开(公告)号：CN105631903B
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201510989654.6
申请日：2015-12-24
摘要： 本发明公开了一种基于RGBW特征空间图割算法的遥感图像水体提取方法。本发明将水体指数法和影像分类法相结合，先利用水体指数法进行水体的初步提取，然后以初步提取的水体主体作为图割算法的初始目标，在本发明所构建的RGBW特征空间中，利用图割算法进行水体的精细提取；最后再根据水体指数及颜色特征信息，自适应的对水体边界处进行精细化处理。本发明还公开了一种基于RGBW特征空间图割算法的遥感图像水体提取装置。本发明能够实现对周边环境复杂的水体信息进行精确提取并且对水体边界的提取效果良好；此外，本发明的水体提取过程中不需要人为干涉，可实现全自动、全智能化，更有利于大量遥感图像数据的自动批量化处理。
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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：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：CN105100727A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510502775.3
申请日：2015-08-14
申请人： 河海大学
摘要： 本发明涉及一种固定位监控图像中指定物品实时跟踪方法，针对原始分布场跟踪算法容易被静态相似物体干扰的问题，提出了结合运动区域检测的分布场跟踪算法，提高了在背景相似的复杂情况下分布场跟踪算法的准确性；而且为了避免在搜索过程中分布场跟踪算法陷入局部最优，加入了动态位置预测机制，利用目标上一帧运动位移信息和过去运动信息，通过递推运算估计目标位置，再对目标进行梯度搜索，有效地提高了跟踪算法的准确性和实时性；不仅如此，由于视频中景深的影响，目标大小会发生变化，固定跟踪框的大小将影响跟踪算法的准确率，对此，提出了结合背景像素点信息的跟踪框自适应调节方法，提高跟踪算法的准确性。
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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：CN107330875A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710396859.2
申请日：2017-05-31
申请人： 河海大学
摘要： 本发明涉及基于遥感图像正反向异质性的水体周边环境变化检测方法，针对叠加图像的SLIC多尺度分割结果比较均匀，在地物特征分布较为均匀的区域(如水体，植被等)能得到近乎正方形的地物对象，而在处理地物分布复杂的区域时不会破坏图像中地物的边界信息，地物对象不会过于破碎，较符合真实的地物分布；而且通过分析水体周边环境变化检测问题的特点，有机结合光谱、纹理和指数特征构建混合特征空间，本发明在“伪变化信息”的处理方面具有较好的效果，说明本发明对于水质变化和植被物候变化等“伪变化信息”的检测效果较好。
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公开(公告)号：CN107330875B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201710396859.2
申请日：2017-05-31
申请人： 河海大学
摘要： 本发明涉及基于遥感图像正反向异质性的水体周边环境变化检测方法，针对叠加图像的SLIC多尺度分割结果比较均匀，在地物特征分布较为均匀的区域(如水体，植被等)能得到近乎正方形的地物对象，而在处理地物分布复杂的区域时不会破坏图像中地物的边界信息，地物对象不会过于破碎，较符合真实的地物分布；而且通过分析水体周边环境变化检测问题的特点，有机结合光谱、纹理和指数特征构建混合特征空间，本发明在“伪变化信息”的处理方面具有较好的效果，说明本发明对于水质变化和植被物候变化等“伪变化信息”的检测效果较好。
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