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[发明专利]一种地表温度图像空间分辨率提升方法及装置-CN202111411826.3在审
发明人：赵鹏;马建行;王俊威;宋英进 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供一种地表温度图像空间分辨率提升方法及装置。该方法包括：在同一时刻分别获取研究区域的高空间分辨率的多光谱图像和待提升空间分辨率的地表温度图像；根据高空间分辨率的多光谱图像进行线性光谱解混，得到高空间分辨率的端元丰度图像；根据高空间分辨率的端元丰度图像与待提升空间分辨率的地表温度图像之间的空间位置关联关系，进行端元丰度聚合，得到低空间分辨率的端元丰度图像；根据待提升空间分辨率的地表温度图像和低空间分辨率的端元丰度图像，基于地表温度的线性混合模型进行空间解混，得到研究区域的端元温度；将研究区域的端元温度与高空间分辨率的端元丰度图像进行线性混合，得到研究区域的高空间分辨率的地表温度图像。
一种地表温度图像空间分辨率提升方法装置

[发明专利]不同空间分辨率的多光谱遥感图像融合方法-CN200910216998.8有效
发明人：陆冬华;赵英俊 -专利权人：核工业北京地质研究院
申请日： 2009-12-31 - 公布日： 2011-07-06 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明属于遥感图像处理领域，具体涉及一种不同空间分辨率的多光谱遥感图像融合方法。该方法首先将高空间分辨率多光谱图像分成n类地物，计算高空间分辨率多光谱图像中各类地物的光谱矢量均值，然后对高空间分辨率多光谱图像进行混合像素分解，利用高空间分辨率多光谱图像中每一个像素中各类地物所占的百分此表示低空间分辨率多光谱图像，求解低空间分辨率多光谱图像中各类地物的光谱矢量均值，最后计算融合图像的每个像素的像素值，生成融合图像。本发明能够将高空间分辨率多光谱图像和低空间分辨率的多光谱图像进行融合，使融合后的图像更加清晰。
不同空间分辨率光谱遥感图像融合方法

[发明专利]一种光场图像空间超分辨率方法-CN202310290252.1有效
发明人：刘德阳;査海涅;童在东 -专利权人：安徽易刚信息技术有限公司
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种光场图像空间超分辨率方法，包括：获取低空间分辨率光场图像的初始图像，分别提取初始图像的子孔径图像阵列Y、U、V通道信息；对初始图像的子孔径图像阵列Y通道信息进行处理，获取高空间分辨率的子孔径图像阵列Y通道信息；基于初始图像的子孔径图像阵列Y通道信息和高空间分辨率的子孔径图像阵列Y通道信息，获取最终高空间分辨率的子孔径图像阵列Y通道信息；对初始图像的子孔径图像阵列U、V通道信息进行处理，获取最终高空间分辨率的子孔径图像阵列U、V通道信息；基于最终高空间分辨率的子孔径图像阵列Y、U、V通道信息，获取最终高空间分辨率的子孔径图像阵列。本发明能够提高光场图像空间的重建质量和效率。
一种图像空间分辨率方法

[发明专利]非匹配遥感图像弱监督学习超分辨率重建方法及系统-CN202111195140.5有效
发明人：方乐缘;吴洁 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-10-14 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种非匹配遥感图像弱监督学习超分辨率重建方法及系统，包括：输入高空间分辨率图像和与高空间分辨率图像不匹配成对的低空间分辨率图像，对预设的循环生成对抗网络进行训练，结合预设的第一损失函数进行反向传播得到训练好的循环生成对抗网络；对高空间分辨率图像利用双三次插值下采样后输入至训练好的循环生成对抗网络中的第一网络，生成与高空间分辨率图像匹配的第一伪图像；根据低空间分辨率图像、第一伪图像和高空间分辨率图像对预设的超分网络进行训练，结合预设的第二损失函数进行反向传播得到训练好的超分网络；获取低空间分辨率测试图像，输入至训练好的超分网络中的超分辨率重建网络，得到重建后的超分辨率图像。
匹配遥感图像监督学习分辨率重建方法系统

[发明专利]基于对偶稀疏非负矩阵分解的多光谱与全色图像融合方法-CN201510292853.1有效
发明人：杨淑媛;焦李成;张凯;刘红英;马晶晶;马文萍;熊涛;曹向海;刘芳;邢颖慧;李剑 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2015-06-02 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对偶稀疏非负矩阵分解的多光谱与全色图像融合方法，主要解决现有技术中空间信息模糊和光谱扭曲的问题。其步骤为(1)分别输入低空间分辨率的多光谱图像、高空间分辨率的全色图像及光谱退化矩阵、空间退化矩阵；(2)分别将低空间分辨率的多光谱图像和高空间分辨率的全色图像分块列向量化；(3)对列向量化后的图像进行对偶稀疏非负矩阵分解，得到高空间分辨率的字典和具有光谱信息的系数矩阵；(4)将高空间分辨率的字典和具有光谱信息的系数矩阵相乘得到列向量化的高空间分辨率的多光谱图像，并将其恢复为高空间分辨率多光谱图像。本发明能获得准确的空间和光谱信息，可用于目标识别、地物分类和环境监测等遥感领域。
基于对偶稀疏矩阵分解光谱全色图像融合方法

[发明专利]基于通道约束多特征融合的图像超分辨率重建方法和系统-CN202111165041.2在审
发明人：霍彤彤;杨卫东;谢毅;何泳江;王泓霖;钟胜;肖子雨 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开基于通道约束多特征融合的图像超分辨率重建方法和系统，属于超分辨率图像重建领域。包括：获取同一场景下高空间分辨率高光谱、低空间分辨率高光谱和高空间分辨率多光谱图像图像对构建训练集；搭建双通道超分辨率网络，包括：特征提取模块，用于从同一场景下的低空间分辨率高光谱和高空间分辨率多光谱图像中同时提取空谱特征；特征融合模块，用于融合同一场景下的多光谱图像的空间信息与高光谱图像的光谱信息；图像重建模块，用于重建得到重建图像；训练网络，直至重建图像与原始图像对应光谱向量中各元素变化规律一致；获取待重建场景下的低空间分辨率高光谱和高空间分辨率多光谱图像，输入至训练好网络，得到重建超分辨率高光谱图像。
基于通道约束特征融合图像分辨率重建方法系统

[发明专利]一种基于压缩传感理论的卫星遥感图像融合方法-CN201010283310.0无效
发明人：李树涛;杨斌;赵明 -专利权人：湖南大学
申请日： 2010-09-16 - 公布日： 2011-03-30 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于压缩传感理论的卫星遥感图像融合方法。它包括以下步骤：向量化高空间分辨率全色图像和低空间分辨率多光谱图像；构造高空间分辨率的图像块的稀疏表示过完备原子库；根据各陆地观测卫星的成像原理，建立从高空间分辨率多光谱图像到高空间分辨率全色图像和低空间分辨率多光谱图像的模型；用基追踪算法求解该稀疏信号恢复的压缩传感问题，得到高空分辨率的多光谱彩色图像在过完备字典中的稀疏表示，再将该稀疏表示与与预先设定过完备字典相乘得到高空分辨率的多光谱彩色图像块向量表示，将该向量表示转化为图像块，得到融合结果，本发明将压缩传感理论引入图像融合技术，能够明显提高融合后的图像质量，达到理想的融合效果。
一种基于压缩传感理论卫星遥感图像融合方法

[发明专利]海洋光学遥感图像空间非均匀性校正方法-CN202310505571.X有效
发明人：高玲玲 -专利权人：海南辐探遥感科技有限公司
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供海洋光学遥感图像空间非均匀性校正方法，所述方法包括下列步骤：获取高空间分辨率卫星图像，计算所述高空间分辨率卫星图像的空间非均匀性因子；基于不同波段权重函以及空间非均匀性因子计算平均空间分辨率校正因子；获取同一位置下的低空间分辨率卫星图像，用平均空间分辨率校正因子对低空间分辨率卫星图像进行空间非均匀性校正，得到校正后关于低空间分辨率卫星图像的海面遥感反射率。
海洋光学遥感图像空间均匀校正方法

[发明专利]遥感影像时变信息提取方法-CN201810753761.2有效
发明人：韩昌;高俊;陈鑫;周浩 -专利权人：武汉商学院
申请日： 2018-07-10 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了遥感影像时变信息提取方法，采用的传感器成像设备经过了辐射校正和归一化的预处理，针对同一地物，包括以下步骤：采集t0时刻的高空间分辨率图像像素值和低空间分辨率图像像素值；利用深度学习方法求解高低分辨率图像之间的图像退化参数a；构造高空间分辨率图像和低空间分辨率图像在t0时刻对应的稀疏分析耦合字典对；采集t1时刻的低空间分辨率图像像素值，建立同一地物的时相变化模型：构建时变回归模型的深度学习网络；基于同一地物高、低空间分辨率图像分析稀疏系数关系，得到t1时刻高空间分辨率图像像素值。本发明能够预测同一地物对应时刻的高空间分辨率图像信息。
遥感影像信息提取方法

[发明专利]基于多尺度机制和串联膨胀卷积遥感图像时空融合方法-CN202110412317.6有效
发明人：李伟生;杨超 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于多尺度机制和串联膨胀卷积遥感图像时空融合方法，包括步骤：S1将三张高时间、低空间分辨率的图像输入映射网络中，通过映射卷积网络中的多尺度感知和串联膨胀卷积提取特征，获得与高空间、低时间分辨率的图像具有相似分辨率的三张过渡图像；S2将过渡图像与高空间、低时间分辨率的图像一起输入到重建差分图像中，通过多网络的协同训练，获得两张高空间、低时间分辨率的差分图像；S3将两张差分图像与两张高空间、低时间分辨率的图像进行加权融合，重建得到一张高空间、高时间分辨率的图像。本发明在提高遥感图像时空算法的准确率的同时，解决了传统遥感时空算法存在的重建融合结果高频空间细节与光谱信息融合不准确的问题。
基于尺度机制串联膨胀卷积遥感图像时空融合方法

[发明专利]高分辨率多光谱图像捕捉-CN201180071639.3有效
发明人： S·S·林;X·童;X·曹 -专利权人：微软公司
申请日： 2011-06-15 - 公布日： 2014-02-26 - 主分类号： H04N9/09 文献下载
摘要：使用混合相机工具可以捕捉高分辨率多光谱图像，而不必牺牲分辨率以换取光谱精确度。高分辨率多光谱图像的捕捉可以包括：基于入射光的一部分形成高空间分辨率图像；以及基于入射光的另一部分生成包括多光谱样本的高光谱分辨率图像。然后，通过将高空间分辨率图像与高光谱分辨率图像合并来合成高辨率多光谱图像。
高分辨率光谱图像捕捉

[发明专利]一种用于粒子图像测速的图像成像方法及装置-CN202211485978.2在审
发明人：杨华;杨震;尹周平;黄永安 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于粒子图像测速领域，具体涉及一种用于粒子图像测速的图像成像方法及装置，包括：基于预先设置的多分幅相机内n个图像传感器的曝光时序，控制各图像传感器对流场目标位置进行单次图像采集，得到n帧低空间分辨率粒子图像；通过不同图像传感器分时曝光，控制所采集低空间分辨率粒子图像间的帧间间隔，实现高时间分辨率的图像采集；对多帧低空间分辨率粒子图像进行超分辨率重建，得到具有高时间分辨率的多帧高空间分辨率粒子图像，其中，每帧低空间分辨率粒子图像的重建采用包括该帧低空间分辨率粒子图像的多帧低空间分辨率粒子图像实现本发明为提高大尺度全场高速PIV测量的精度和效率提供了一种高时间分辨率高空间分辨率图像的获取方法。
一种用于粒子图像测速成像方法装置

[发明专利]高光谱遥感图像坏像元复原方法、装置、电子设备及介质-CN202210888170.2有效
发明人：张凯;胡玉新;林智莘;王振舟 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种高光谱遥感图像坏像元复原方法、装置、电子设备及存储介质，应用于光学遥感图像处理技术领域，包括：获取待复原的高光谱图像，该高光谱图像包括高空间分辨率波段和低空间分辨率波段，将包含条带的该高空间分辨率波段下采样为包含条带的高光谱图像，使包含条带的该高光谱图像与该低空间分辨率波段具有相同的分辨率，利用贝叶斯字典学习法，基于包含条带的该高光谱图像和该低空间分辨率波段对该条带进行修复，得到修复后的图像，利用基于稀疏编码的图像超分辨率法，提高该修复后的图像的空间分辨率，得到最终的修复图像。
光谱遥感图像坏像元复原方法装置电子设备介质

[发明专利]基于耦合张量分解的多光谱与高光谱图像融合方法-CN201711419401.0有效
发明人：李红 -专利权人：咸阳师范学院
申请日： 2017-12-25 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于耦合张量分解的多光谱与高光谱图像融合方法，主要解决现有技术中空间信息模糊和光谱扭曲的问题。其步骤为：(1)分别输入低空间分辨率的高光谱图像、高空间分辨率的多光谱图像、光谱退化矩阵和正则参数；(2)将低空间分辨率的高光谱图像进行空间上采样；(3)将上采样低空间分辨率的高光谱图像利用高阶奇异值分解算法进行Tucker分解；(4)将高空间分辨率的多光谱图像进行Tucker分解；(5)将步骤(3)得到的因子矩阵与步骤(4)得到的核心张量沿各个模相乘得到高空间分辨率的高光谱图像。本发明能获得准确的空间和光谱信息，可用于目标检测与识别、地物分类等遥感领域。
基于耦合张量分解光谱图像融合方法

[发明专利]一种基于地下水卫星图像超分辨率的空间降尺度方法-CN202011594643.5有效
发明人：李军;何鸿杰;马凌飞;李海峰 -专利权人：中央财经大学
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请属于数据处理技术领域，特别是涉及一种基于地下水卫星图像超分辨率的空间降尺度方法。对于陆地水储量变化数据，即使将其空间分辨率放大四倍，数据的空间分辨率依旧很低，远不能达到水文研究对数据空间分辨率的要求。本申请提供了一种基于基于地下水卫星图像超分辨率的空间降尺度方法，所述方法包括如下步骤：1)构造数据对，所述数据对为高空间分辨率‑伪高空间分辨率；2)构造伪高空间分辨率数据集；3)采用所述数据对训练超分辨率模型；4)将所述数据集输入所述训练好的超分辨率模型，得到高空间分辨率数据集。所述方法可以在保证数据精度的同时，获得更大倍率的空间降尺度结果。
一种基于地下水卫星图像分辨率空间尺度方法

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