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[发明专利]一种嵌入堆排序的卡尔曼滤波相位展开方法-CN201610036549.5在审
发明人：谢先明;李莹慧 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2016-01-20 - 公布日： 2016-06-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：干涉图中选相位质量最高的非边界像元为起始像元，其邻接的缠绕像元嵌入堆数组，调整为最大堆。用卡尔曼滤波方法估计最大堆根结点处的最佳待展开像元x的干涉相位值，随后从堆数组中去除已展开像元x，调整其为最大堆；干涉图中邻接像元x的缠绕像元嵌入堆数组，调整为最大堆。重复上步，直至堆数组中无待展开像元，展开完成。本发明实现新待展开像元快速插入及排序，引导卡尔曼相位展开方法沿干涉图高质量到低质量的路径展开缠绕相位，降低搜索所耗时间；效率及精度高，稳健性强。
一种嵌入排序卡尔滤波相位展开方法

[发明专利]一种自动获取多景图像最大重叠区域的方法、终端及可读存储介质-CN202011392436.1在审
发明人：张军峰;范连连;马学喜;李耀明 -专利权人：中国科学院新疆生态与地理研究所
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请提供了一种自动获取多景图像最大重叠区域的方法，其特征在于，包括：根据图像的地理坐标系，获取每一景图像的第一角像元和第二角像元在地理坐标系中的横坐标和纵坐标；获取所有第一角像元的横坐标中最靠近于第二角像元的一个，并获取所有第一角像元的纵坐标中最靠近于第二角像元的一个，得到第一角坐标；获取所有第二角像元的横坐标中做靠近于第一角像元的一个，并获取所有第二角像元的纵坐标中最靠近与第一角像元的一个，得到第二角坐标；以第一角坐标和第二角坐标作为每一景图像的两个对角坐标这种自动获取多景图像最大重叠区域的方法，工作量和计算量都很小，有效提高了获取多景图像最大重叠区域的效率。
一种自动获取图像最大重叠区域方法终端可读存储介质

[发明专利]一种红外图像盲元检测方法-CN201710298898.9在审
发明人：孙国强 -专利权人：武汉多谱多勒科技有限公司
申请日： 2017-04-28 - 公布日： 2018-11-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于红外热成像技术领域，公开了一种红外图像盲元检测方法，是基于Y16视频数据的盲元检测方法，其特征在于，其具体方法步骤如下：a.对黑体采集的Y16视频数据，计算出每个像元在时域内的最大值、最小值和均值，得到最大值矩阵、最小值矩阵和均值矩阵；b.计算每个像元最大值与均值的差、最小值与均值的差，在两者中选取最大差值与红外图像像元阈值进行比较，判断该像元是否是盲元；c.对均值矩阵局部加窗遍历，计算窗口内的标准差，检测步骤b未检测出的过亮或过暗像元；c.利用“3σ”原则判断当前像元是否为盲元，修改判断条件，如果判断是坏点，进行标记。本发明方法利用时域和空域特征相结合的特性来检测红外图像盲元，既考虑盲元时域的特征，又考虑其空域的特征；该方法可以有效去除闪烁的盲元。
像元红外图像盲元检测时域均值矩阵视频数据检测红外热成像技术黑体矩阵最大值矩阵空域特征判断条件原则判断标准差遍历坏点加窗去除空域采集闪烁

[发明专利]一种优化波长矫正方法及采用该方法的分光测色仪-CN201510565578.6有效
发明人：袁琨;吴逸萍 -专利权人：杭州彩谱科技有限公司;中国计量学院
申请日： 2015-09-08 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： G01J3/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种优化波长矫正方法，包括如下步骤测量标准白板在不同像元处的信号光强度；测量标准黑板在不同像元处的信号光强度；测量标准绿板在不同像元处的信号光强度；通过白板和黑板的采样结果，计算绿板在不同像元处的光谱反射曲线在仪器出厂前对仪器进行定标测量，取的最大值对应像元记录至仪器内部；在用户实际使用仪器时，每次开机后进行以上校正过程，得到的最大值对应像元，看与是否相同。
一种优化波长矫正方法采用分光测色仪

[发明专利]基于多模态注意力融合技术的遥感图像分类方法及装置-CN202310594805.2在审
发明人：洪丹枫;姚靖;李晨玉;张兵 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：包括：确定待分类多模态遥感图像中每个像元的邻域图像块，并将待分类多模态遥感图像中每个像元及其对应的邻域图像块内的像元构成该像元的多种不同模态的输入数据集；将每个像元的多种不同模态的输入数据集输入至预先构建的基于多模态遥感图像注意力融合的图像分类模型，输出每个像元的分类分数；将每个像元的分类分数进行SoftMax运算分别得到分数最大值，根据每个像元得到的分数最大值确定每个像元的类别；根据每个像元的类别，确定待分类多模态遥感图像的分类图像。
基于多模态注意力融合技术遥感图像分类方法装置

[发明专利]一种适用于干旱区FVC估算的像元二分模型参数率定方法-CN201811189578.0在审
发明人：朱长明;沈谦 -专利权人：江苏师范大学
申请日： 2018-10-12 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开一种适用于干旱区FVC估算的像元二分模型参数率定方法，包括以下步骤：获取干旱区的亚米级空间分辨率遥感影像，并通过影像融合从亚米级空间分辨率遥感影像中提取植被覆盖像元；对亚米级空间分辨率植被覆盖像元重采样到待估计NDVI影像空间分辨率，生成待估计NDVI影像空间分辨率的植被覆盖率数据；对植被覆盖率数据进行平滑处理；统计植被覆盖率为100％和0％的像元，分别作为纯植被像元和裸土像元；根据纯植被像元和裸土像元的空间位置采集NDVI最大值合成数据，将纯植被像元和裸土像元分别所采集的NDVI数据中的最大值作为像元二分模型所需的NDVIveg和NDVIsoil。
像元植被覆盖率干旱区空间分辨率亚米级裸土影像空间分辨率模型参数遥感影像植被覆盖估算植被采集合成数据空间位置平滑处理影像融合重采样统计

[发明专利]一种多指数决策的浒苔混合像元分解方法-CN202111125198.2有效
发明人：万剑华;万献慈;盛辉;刘善伟 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种多指数决策的浒苔混合像元分解方法，基本步骤为：数据预处理；计算预处理后影像的4个植被指数，得到各植被指数的灰度图，并利用最大类间方差法对各灰度图进行阈值分割；将像元分类为海水像元、浒苔像元和待定像元；获取端元集合及用于DVI线性分解的端元DVI阈值；将待定像元进一步分类为海水像元和浒苔像元；更新端元集合及用于DVI线性分解的端元DVI阈值；像元丰度计算。本发明提供的方法科学合理，考虑了多个植被指数进行像元分类的优势，顾及混合像元对端元提取的影响，并优化了像元丰度计算方式，可在一定程度上提高浒苔混合像元分解方法的精度。
一种指数决策混合分解方法

[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
发明人：王涛;顾丽娟;张振华;蒋卫国;吴孟泉 -专利权人：鲁东大学
申请日： 2017-09-13 - 公布日： 2017-12-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：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
一种基于图像局部遥感缺失数据修复方法

[发明专利]基于无味信息滤波的相位展开算法-CN201710022526.3有效
发明人：谢先明;代高兴 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2017-01-12 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：AMPM）的相位梯度估计方法获取上述递推状态估计模型所需的相位梯度信息，随后利用LEVENBERG‑MARQUARDT方法优化递推状态估计模型，提高算法收敛性；引入堆排序的快速质量图引导策略，把已展开像元的邻接缠绕像元作为待展开像元嵌入堆数组，根据待展开像元质量值调整堆数组为最大堆；在每一展开步骤中利用无味信息滤波相位展开算法递推状态估计模型展开堆数组根结点处的最佳待展开像元，随后从堆数组中删除该像元，并调整堆数组为最大堆，直至最终完成所有缠绕像元的相位展开
基于无味信息滤波相位展开算法

[发明专利]基于光谱解混合的目标检测方法-CN202210292737.X在审
发明人：吴银花;周顺;聂亮;张发强;范照晋 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：包括以下步骤：(1)获取高光谱图像中各个像元在目标子空间上的正交投影长度，并选取其中最大投影长度值对应像元确定为目标端元；(2)将目标端元作为初始端元，利用顺序最大角凸锥法进行光谱解混合，迭代获取高光谱图像中所有端元和各端元在每个像元中的丰度系数；(3)对初始端元对应丰度系数进行归一化、并从1减去，得到每个像元成为背景的概率；(4)将获取的每个像元成为背景的概率作为各像元的加权系数，统计背景的加权自相关矩阵；(5)根据获取的背景加权自相关矩阵，
基于光谱混合目标检测方法

[发明专利]一种基于特征空间的土壤水分微波产品降尺度方法-CN202211652403.5有效
发明人：朱文彬;贾绍凤;吕爱锋 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征空间的土壤水分微波产品降尺度方法，包括将土壤水分微波产品与地表温度和植被指数光学产品进行像元匹配；依次遍历各个土壤水分微波像元，在年尺度上拟合地表温度最大值和地表温度最小值分别与太阳天顶角的余弦函数关系；基于土壤水分微波像元内光学像元的土壤湿度指数与土壤水分值对地表温度最大值进行修正，根据修正后的地表温度最大值确定特征空间上边界；计算对应土壤水分微波像元与光学产品空间分辨率相匹配的土壤水分，得到所有土壤水分微波像元的降尺度结果
一种基于特征空间土壤水分微波产品尺度方法

[发明专利]监督与非监督的高光谱混合像元分解方法-CN202111045548.4在审
发明人：魏一苇;牛超;徐步云;王艺婷;王红霞 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了监督与非监督的高光谱混合像元分解方法，包括监督类混合像元分解算法和非监督类混合像元分解算法，所述监督类混合像元分解算法包括端元提取算法和丰度估计算法，所述端元提取算法包括纯净像元指数法、内部最大体积法、顶点成分分析法、单形体增长分析算法、顺序最大角凸锥和分裂增广拉格朗日法，所述丰度估计算法包括最小二乘法、基于端元投影向量的算法和基于单形体体积的算法。本发明提供了监督与非监督的高光谱混合像元分解方法，本发明分别介绍了监督类和非监督类的解混方法，并通过模拟数据和真实数据对典型的方法进行了实验验证，分析了各方法的优缺点和适用条件，并对实验结果进行了评价。
监督光谱混合分解方法

[发明专利]一种基于像元内响应的恒星高精度位置提取方法-CN201811176455.3有效
发明人：陈凡胜;孙胜利;于清华;林长青 -专利权人：中国科学院上海技术物理研究所
申请日： 2018-10-10 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于像元内响应的恒星高精度位置提取方法，根据像元内响应分布，建立点目标位置与像元灰度之间的关系，实现恒星的高精度位置提取。2.选取像元灰度值最大的十帧图像，根据像元的填充因子，求出该恒星目标经过光学系统后的能量分布函数。3.根据能量分布函数和像元填充因子得到一系列恒星目标在不同位置时的像元灰度值，并通过内插值的方法建立恒星位置与像元灰度的查找表。4.根据像元的灰度值，查找对应的像元位置，由于能量分布和像元响应的对称性，得到几组像元位置。5.使用质心法从步骤4中得到的几组像元位置中选出恒星位置。
一种基于像元内响应恒星高精度位置提取方法

[发明专利]一种基于时空特性的盲闪元检测和补偿方法-CN202210631528.3在审
发明人：杨皓;黄金龙;潘年;孔思捷;崔毅;冉天月;梁啸鹏;贾文波 -专利权人：中国科学院光电技术研究所
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空特性的盲闪元检测和补偿方法，具体过程为：步骤S1：针对地基望远镜拍摄的红外图像，利用盲元灰度值在图像序列中基本不变，且异于正常像元的特点，检测出图像中的盲元；步骤S2：使用盲元的八邻域均值替换盲元灰度值；步骤S3：对去盲元的图像序列求序列最大值图像，利用在序列最大值图像中闪元灰度值较之邻域像元存在跳变，并且在序列最大值图像中闪元的灰度值应该是其九邻域最大值的特点，检测出序列图像中闪元的位置；步骤S4：对于检测出的闪元，统计其在K帧图像序列中表现为正常像元时的灰度值，并用它们的均值替换该闪元在图像序列中表现为坏元时的灰度值。本发明可以在检测盲闪元的同时避免对目标信号的抑制。
一种基于时空特性盲闪元检测补偿方法

[发明专利]一种遥感影像的厚云去除方法及系统-CN201810487881.2有效
发明人：张锦水;潘耀忠;朱秀芳;云雅;段雅鸣;杨珺雯 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2018-05-21 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：该方法包括：划分目标图像为云区域图像和无云区域图像；对无云区域图像中的像元聚类得到像元类别组；搜索参考图像和无云区域图像的相似性像元；计算每类相似性像元占所属像元类别组中像元的比例；若存在至少一类的比例大于第一预设比例，确定最大比例的相似性像元为去云相似性像元；若所有类别的比例均小于第一预设比例，确定比例大于第二预设比例的相似性像元的所属类别；统计云掩膜缓冲区中各个所属类别的像元数；确定像元数最多的类别对应的相似性像元为去云相似性像元；利用去云相似性像元替换云区域图像中的像元。本发明能消除两期影像上地表发生变化对相似性像元判断的影响，提高厚云去除精度。
一种遥感影像去除方法系统

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