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公开(公告)号：CN111340080B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202010100890.9
申请日：2020-02-19
申请人： 济南大学
摘要： 本申请公开了一种基于互补卷积特征的高分辨率遥感影像融合方法及系统，在选取的高分辨率遥感影像上进行目标物手工标注；将标注好的全色图像和多光谱图像裁剪为预设尺寸输入到特征提取网络；分别进行特征提取，分别得到全色图像特征图和多光谱图像特征图；叠加全色图像特征图和多光谱图像特征图，送入特征融合网络进行特征融合，得到高分辨率的多光谱图像。在进行高分辨率遥感影像融合时，形成一个基于互补卷积特征融合的完整体系，可以对全色图像和多光谱图像分别进行特征提取，叠加后输入融合网络最终得到融合图像，大大提升了图像质量。并且虑了样本的多样性，图像大小灵活多变，特征提取更为符合图像特点，使得融合后的图像质量更好。
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公开(公告)号：CN110348415A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910645316.9
申请日：2019-07-17
申请人： 济南大学
摘要： 本申请公开了一种高分辨率遥感目标大数据集的高效标注方法及系统，在获取的每景高分辨率遥感图像上按照预设条件截取影像图片；创建影像图片创建工程矢量文件；在工程矢量文件上给矢量图层标注属性；根据标注属性判断标注位置的目标物类型；将选好的目标物根据目标物类型的不同进行标注；将标注好的工程矢量文件进行保存；判断是否存在其他类型影像的标注信息，如果存在，则将带有标注框的工程矢量文件对应到多光谱图像和融合图像上；或者，如果不存在，则将最终标注结果进行保存。形成一个标注目标物的完整体系，可以在分辨率最高的全色图像上进行标注，最终对应到多光谱图像和融合图像，标注更为贴合目标物，使得标注更加快速精确。
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公开(公告)号：CN110348415B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910645316.9
申请日：2019-07-17
申请人： 济南大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/764
摘要： 本申请公开了一种高分辨率遥感目标大数据集的高效标注方法及系统，在获取的每景高分辨率遥感图像上按照预设条件截取影像图片；创建影像图片创建工程矢量文件；在工程矢量文件上给矢量图层标注属性；根据标注属性判断标注位置的目标物类型；将选好的目标物根据目标物类型的不同进行标注；将标注好的工程矢量文件进行保存；判断是否存在其他类型影像的标注信息，如果存在，则将带有标注框的工程矢量文件对应到多光谱图像和融合图像上；或者，如果不存在，则将最终标注结果进行保存。形成一个标注目标物的完整体系，可以在分辨率最高的全色图像上进行标注，最终对应到多光谱图像和融合图像，标注更为贴合目标物，使得标注更加快速精确。
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公开(公告)号：CN113191440A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110516965.6
申请日：2021-05-12
申请人： 济南大学
摘要： 本发明提供一种遥感影像实例分类方法、系统、终端及存储介质，均能：获取目标地理区域的高分辨率全色遥感影像及多光谱遥感影像；对获取到的高分辨率全色遥感影像和多光谱遥感影像均进行实例标注，得到标注好的高分辨率全色遥感影像以及标注好的多光谱遥感影像；对标注好的高分辨率全色遥感影像和多光谱遥感影像分别进行图像特征提取，得到全色图像特征图和多光谱图像特征图；对所得到的全色图像特征图和多光谱图像特征图进行特征融合，得到融合特征图；将融合特征图输入分类卷积神经网络进行实例分类。本发明用于提升遥感影像实例分类效果。
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公开(公告)号：CN111340080A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010100890.9
申请日：2020-02-19
申请人： 济南大学
摘要： 本申请公开了一种基于互补卷积特征的高分辨率遥感影像融合方法及系统，在选取的高分辨率遥感影像上进行目标物手工标注；将标注好的全色图像和多光谱图像裁剪为预设尺寸输入到特征提取网络；分别进行特征提取，分别得到全色图像特征图和多光谱图像特征图；叠加全色图像特征图和多光谱图像特征图，送入特征融合网络进行特征融合，得到高分辨率的多光谱图像。在进行高分辨率遥感影像融合时，形成一个基于互补卷积特征融合的完整体系，可以对全色图像和多光谱图像分别进行特征提取，叠加后输入融合网络最终得到融合图像，大大提升了图像质量。并且虑了样本的多样性，图像大小灵活多变，特征提取更为符合图像特点，使得融合后的图像质量更好。
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