专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于标准遥感图像的遥感图像缺失数据修复方法-CN201910221449.3有效
  • 王露;李雨桐;宋媛;杨智程;周鑫;侯杨;王涛;吴孟泉;李国庆 - 鲁东大学
  • 2019-03-22 - 2022-12-30 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于标准遥感图像的遥感图像缺失数据修复方法,其特点是,该方法是首先将不存在缺失数据的参照遥感图像的光谱值校正到待修复遥感图像的光照条件下的光谱值,构建标准遥感图像;以待修复遥感图像中缺失数据像元和标准遥感图像中相同坐标像元为中心,分别构建局部窗口;在标准遥感图像窗口内,进行光谱分类,确定并记录下窗口内与中心像元光谱最相似的像元的位置(x,y)和该像元同中心像元在各波段上的光谱值的比值Ki;在待修复遥感图像窗口内,用相同位置(x,y)上的像元光谱值除以Ki,来填充窗口中心像元缺失的光谱值;本发明减少了运算量,克服了太阳光照不同所导致的图像光谱畸变对像元分类精度的影响,具有修复精度高、计算量小的优点。
  • 一种基于标准遥感图像缺失数据修复方法
  • [发明专利]一种基于地形模型阈值提取冲沟网络的方法-CN201810176340.8有效
  • 王涛;吴孟泉;顾丽娟;李鹏;蒋卫国;张振华;何福红 - 鲁东大学
  • 2018-03-03 - 2021-07-27 - G06T7/30
  • 本发明公开了一种基于地形模型阈值提取冲沟网络的方法,其特点是,由DEM数据计算获得地形坡度数据S和汇水面积数据A并进行乘积运算获得SA模型数据;获得样本冲沟沟头点的位置,并确定样本冲沟沟头点的SA阈值,然后以此阈值,对SA模型数据进行阈值处理提取冲沟沟头;根据样本冲沟沟头点的位置,确定冲沟沟底线汇水面积A阈值,并以此阈值,对汇水面积A进行阈值处理,提取冲沟沟底线;最后对冲沟沟头和沟底线数据进行空间合并、编辑及线网平滑等处理,获得冲沟网络;同传统的提取冲沟网络方法相比较,本发明既能高精度提取冲沟沟头,又能获得准确的冲沟沟底线网络,具有工作量小、耗时短、精度高的优点。
  • 一种基于地形模型阈值提取网络方法
  • [发明专利]一种基于多图像局部插值的遥感图像缺失数据修复方法-CN201710822026.8在审
  • 王涛;顾丽娟;张振华;蒋卫国;吴孟泉 - 鲁东大学
  • 2017-09-13 - 2017-12-22 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于多图像局部插值的遥感图像缺失数据修复方法,该方法是基于卫星遥感图像像元同其周边局部范围内的相同地物像元具有相似的光谱特征的原理,在待修复图像中搜索到缺失数据像元,并以该像元的位置及其对应的无数据缺失图像像元的位置为中心点分别构建预置最大搜索尺寸的窗口;在无数据缺失的图像内,对待修复图像窗口内有数值的像素所对应的无数据缺失图像中的像素的光谱特征进行分类,以确定同中心像元光谱差异最小的像元的位置;在待修复图像窗口内,用此相同位置上的像元光谱值替代窗口中心点像元缺失的光谱值;采用无数据缺失图像来确定待修复图像缺失数据像元同局部窗口内某一非缺失数据像元同类或具有最大光谱相似性,并用该非缺失数据像元的光谱值填充缺失数据像元的光谱值,避免了对待修复图像的回归统计、图像分割和地统计等复杂计算,具有计算效率适中,修复精度较高、快捷和易于实现的优点。
  • 一种基于图像局部遥感缺失数据修复方法
  • [发明专利]一种基于PCA变换的遥感反射率图像反立体校正方法-CN201710048988.2在审
  • 王涛;顾丽娟;何福红;吴孟泉;蒋卫国;张振华 - 鲁东大学
  • 2017-01-23 - 2017-06-27 - G06T5/00
  • 本发明提供一种基于PCA变换的遥感反射率图像反立体校正方法,其特点是,该方法是对遥感数字灰度图像进行辐射校正和大气校正获得遥感反射率图像,并对之进行主成分变换,将遥感反射率图像由图像空间变换至主成分空间,获得各主成分图像,并以离差标准化地表粗糙度作为太阳西北方位地形阴影图(Shaded Relief Model)的权重,以作为第一主成分图像权重,求和构建新的第一主成分图像,最后基于新的第一主成分图像,由主成分空间反变换至多光谱图像空间,实现对遥感图像的反立体现象的校正;同传统的基于色彩空间变换的反立体校正方法相比较,该方法能根据地形复杂程度的不同,对遥感反射率图像中的反立体现象进行校正,且具有反立体校正后图像光谱信息损失少的优点。
  • 一种基于pca变换遥感反射率图像立体校正方法

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