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[发明专利]一种用图像表示土壤成分的方法-CN202011564862.9在审
发明人：方彦;莫争春 -专利权人：北京山水云图科技有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种用图像表示土壤成分的方法，包括：获取目标地块的地理坐标信息；建立和高光谱图像对应的地块图像；重组所述地块图像到所述高光谱图像，形成所述高光谱图像上的临时高光谱图像；根据地块信息和采集点检测结果分组校正所述临时高光谱图像；和根据所述地块信息重组校正后的临时高光谱图像，形成校正后的高光谱图像。本发明通过重组所述地块图像到所述高光谱图像，形成所述高光谱图像上的临时高光谱图像，以及根据地块信息和采集点检测结果分组校正所述临时高光谱图像，可最终形成校正后的高光谱图像，从而达到以地块为中心校正高光谱图像的目的
一种图像表示土壤成分方法

[发明专利]高光谱图像预处理方法、装置及电子设备-CN201810009247.8有效
发明人：万余庆 -专利权人：中煤航测遥感集团有限公司;西安煤航遥感信息有限公司
申请日： 2018-01-04 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种高光谱图像预处理方法、装置及电子设备，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获得多个待处理高光谱图像，根据多个待处理高光谱图像中行数最小的待处理高光谱图像对其它待处理高光谱图像进行修正，得到修正版高光谱图像，针对每个修正版高光谱图像，获得亮度和调整系数，根据亮度和调整系数对该修正版高光谱图像进行调整得到调整版高光谱图像。获得定标公式，根据定标公式对该调整版高光谱图像进行光谱定标处理得到光谱定标图像，获取该光谱定标图像的光谱反射率，根据所述光谱反射率对该光谱定标图像进行平滑处理，得到平滑高光谱图像。采用该方法、装置及电子设备，能解决图像的辐射畸变和光谱曲线失真的问题。
光谱图像预处理方法装置电子设备

[发明专利]基于高光谱和多光谱图像融合生成高光谱图像的方法及系统-CN202211118069.5在审
发明人：李树涛;胡宇龙;刘海波;佃仁伟 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高光谱和多光谱图像融合生成高光谱图像的方法及系统，本发明基于高光谱和多光谱图像融合生成高光谱图像的方法包括：将输入的高光谱图像Y进行子空间分解以提取得到待生成的高光谱图像的左低秩向量U；将输入的多光谱图像Z通过训练好的深度生成网络，生成待生成的高光谱图像的右低秩向量V；将待生成的高光谱图像的左低秩向量U和右低秩向量V融合生成高光谱图像X；本发明的系统包括用于获取输入的高光谱图像Y以及多光谱图像Z的光学元件及成像传感器。本发明能够基于高光谱和多光谱图像融合生成高光谱图像，降低高光谱图像获取的成本和效率。
基于光谱图像融合生成方法系统

[发明专利]一种基于混合域的高光谱图像加密方法-CN201510461221.3有效
发明人：张菁;耿文浩;卓力;曹嫣;王超;周倩兰 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2015-07-30 - 公布日： 2019-02-01 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合域的高光谱图像加密方法，涉及图像处理与信息安全领域。本发明以高光谱图像为研究对象，在利用二维平面图像混沌序列加密方法对高光谱图像进行空间域加密的基础上，针对高光谱图像的光谱域特征，对高光谱图像进行光谱域加密，最后结合高光谱图像的空间域以及光谱域特征对高光谱图像进行混合域加密，为高光谱图像光谱域特征以及空间域特征保护奠定基础。
一种基于混合光谱图像加密方法

[发明专利]一种无人机大视场高光谱图像生成方法及系统-CN202110459829.8有效
发明人：李树涛;莫言;康旭东 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种无人机大视场高光谱图像生成方法及系统，本发明方法包括针对输入无人机采集得到的参考高光谱图像与待拼接高光谱图像，将待拼接高光谱图像逐波段变换到参考高光谱图像的同一坐标系下，确定参考高光谱图像、待拼接高光谱图像的重叠区域；利用重叠区域对待拼接高光谱图像的各个波段进行光谱一致化校正；计算参考高光谱图像、待拼接高光谱图像的重叠区域的最佳缝合线，采用权重金字塔图像融合策略，基于最佳缝合线对高光谱图像逐波段融合，获得最终的无缝拼接的大视场高光谱图像。本发明能够在相邻高光谱条带图像重叠率较低的实际场景下准确地完成无缝拼接，生成大视场高光谱图像，并且有效消除光谱不一致的问题。
一种无人机视场光谱图像生成方法系统

[发明专利]基于递进式空谱联合深度网络的高光谱遥感图像生成方法-CN202110098567.7有效
发明人：谷延锋;李天帅 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：基于递进式空谱联合深度网络的高光谱遥感图像生成方法，涉及深度神经网络和光谱超分辨技术。本发明的目的是为了解决现有缺少根据多光谱图像获得高光谱图像的方法。本申请通过递进式空谱联合深度网络获取原始多光谱图像到重构高光谱图像的映射关系进而通过多光谱图像生成高光谱图像。另外，本申请将重构多光谱图像与原始多光谱图像进行对比，从而判断生成的重构高光谱图像的效果，以保证生成的重构高光谱图像具有更优的生成效果。它用于获得高光谱图像。
基于递进式空谱联合深度网络光谱遥感图像生成方法

[发明专利]高光谱图像处理方法、装置、系统、电子设备及存储介质-CN202111571589.7在审
发明人：陈龙;高恩宇;孔令波;周鑫 -专利权人：北京微纳星空科技有限公司;北京国宇星空科技有限公司;安徽微纳星空科技有限公司;海南微纳星空科技有限公司;陕西国宇星空科技有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种高光谱图像处理方法、装置、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：获取通过星载高光谱成像仪采集的待处理高光谱图像；提取所述待处理高光谱图像的光谱特征；根据所述光谱特征和设定条件，过滤掉所述待处理高光谱图像中不满足所述设定条件的光谱特征，得到目标高光谱图像。通过本发明的方法，由于不同的物质对应不同的光谱特征，则对于待处理高光谱图像，可以根据待处理高光谱图像的光谱特征，过滤掉待处理高光谱图像中不满足设定条件的光谱特征，以对待处理高光谱图像中的无用信息进行有效的过滤，提高获取有用的高光谱图像的效率。
光谱图像处理方法装置系统电子设备存储介质

[发明专利]一种高光谱图像信息的分类方法、装置、设备及介质-CN202310623588.5在审
发明人：徐沁;刘世纪;王舒可;吴越;李思桐;刘鹏;宋珊 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种高光谱图像信息的分类方法、装置、设备及介质，所述高光谱图像信息的分类方法包括：获取高光谱图像，且所述高光谱图像包括训练图像和测试图像；通过多个分析模块，获取初始高光谱图像信息分类模型；将所述训练图像作为输入变量，对所述初始高光谱图像信息分类模型进行训练和优化，获取目标高光谱图像信息分类模型；以及通过所述目标高光谱图像信息分类模型，对所述测试图像进行处理，获取高光谱图像信息的分类结果。通过本发明公开的一种高光谱图像信息的分类方法，提高了高光谱图像信息的分类效率和准确性。
一种光谱图像信息分类方法装置设备介质

[发明专利]一种高光谱图像去模糊方法、系统及存储介质-CN202111605044.3在审
发明人：王修珩;陈捷 -专利权人：声耕智能科技(西安)研究院有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种高光谱图像去模糊方法、系统及存储介质，方法包括从图像库中获取同一场景的第一高光谱图像和第二高光谱图像，第二高光谱图像的清晰度高于第一高光谱图像；对第一高光谱图像和第二高光谱图像进行归一化处理；在第二高光谱图像加上噪声，得到第三高光谱图像，构建深度降噪神经网络并采用配对图像集训练深度降噪神经网络，获得深度降噪先验网络；构造带正则项的目标函数，将目标函数解耦为最小平方子问题、高光谱图像降噪子问题和对偶变量更新子问题，迭代求解以上三个子问题，直至达到终止条件，高光谱图像降噪子问题通过深度降噪先验网络求解，完成第一高光谱图像的解模糊。本发明最大程度地复原了光谱和空间信息，得到的高光谱图像质量高。
一种光谱图像模糊方法系统存储介质

[发明专利]高光谱图像全色锐化方法、装置及电子设备-CN201910132953.6有效
发明人：万余庆;贺霖;魏云迅;朱嘉炜 -专利权人：中煤航测遥感集团有限公司;西安煤航遥感信息有限公司;华南理工大学
申请日： 2019-02-22 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种高光谱图像全色锐化方法、装置及电子设备，涉及图像处理的技术领域，包括获取待处理高光谱图像和与待处理高光谱图像配准的全色图像；对待处理高光谱图像进行光谱推断，得到包含有效光谱波段的高光谱图像并将其与全色图像依次进行拼接处理，特征提取和图像还原，得到待处理高光谱图像的特征图像；将特征图像中的每个像素点与待处理高光谱图像的对应像素点进行相加运算，得到目标图像。该方法通过将特征图像与待处理高光谱图像进行相加运算处理，进而得到目标图像，实现了得到的目标图像光谱特性不受破坏，缓解了现有的提升高光谱图像空间分辨率的方法锐化后的图像光谱失真的技术问题。
光谱图像全色锐化方法装置电子设备

[发明专利]显微高光谱图像分类模型的构建方法、分类方法及装置-CN202210803265.X在审
发明人：黄慧;李龙宇;孙泽浩;李培良;郭卜瑜;宋宏 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明属于海洋环境监测领域，公开了一种显微高光谱图像分类模型的构建方法、分类方法及装置，包括：获取微藻与微塑料混合物样品的显微高光谱图像；根据图像单应性变换模型，对每一光谱维度内的所述显微高光谱图像进行拼接，获得各光谱维度对应的高光谱图像；对所述高光谱图像的拼接边缘进行去噪处理；对去噪处理后的所述高光谱图像进行高光谱数据降维处理；根据去噪处理后的高光谱图像和降维处理后的高光谱图像，建立分类模型，以对显微高光谱图像进行识别本申请基于显微高光谱成像技术，对数十微米级的微塑料与微藻进行识别，结合显微图像拼接技术，提升了检测限。
显微光谱图像分类模型构建方法装置

[发明专利]一种高光谱和多光谱图像融合方法、系统及介质-CN202010455786.1有效
发明人：李树涛;佃仁伟 -专利权人：湖南大学
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种高光谱和多光谱图像融合方法、系统及介质，本发明高光谱和多光谱图像融合方法包括输入高光谱图像Y和多光谱图像Z；采用奇异值分解从高光谱图像Y中提取光谱子空间S；将多光谱图像Z和得到的光谱子空间S估计子空间系数A；根据将光谱子空间S、子空间系数A相乘得到融合后的高光谱图像X。本发明能够有效实现低分辨率的高光谱图像、高分辨率的多光谱图像融合得到高分辨率的高光谱图像，具有重构精度高、计算效率高、具有很强的普适性和鲁棒性，拥有抗噪声干扰的优点。
一种光谱图像融合方法系统介质

[发明专利]用于水下微塑料的高光谱成像识别方法及装置、电子设备-CN202210847169.5在审
发明人：黄慧;李龙宇;孙泽浩;李培良;郭卜瑜;宋宏 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V20/05 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于水下微塑料的高光谱成像识别方法及装置、电子设备，该方法包括：获取水下高光谱图像、水底空间光谱影像和大气高光谱图像，水下高光谱图像为在水下拍摄色板的高光谱图像，大气高光谱图像为在空气中拍摄色板的高光谱图像，水底空间光谱影像为水下微塑料高光谱图像；对水下高光谱图像和大气高光谱图像，采用深度神经网络算法，建立水下衰减补偿模型；基于建立的水下衰减补偿模型，对水底空间光谱影像进行补偿处理；对补偿处理后的水底空间光谱影像进行去雾去噪处理；基于预先建立的微塑料高光谱图像识别模型对去雾去噪处理后的水底空间光谱影像进行识别，识别获得水下微塑料。
用于水下塑料光谱成像识别方法装置电子设备

[发明专利]基于全局和局部光谱加权的高光谱图像序列降维方法-CN202211235788.5在审
发明人：赵东;朱叙光;张喆;曹佳露;程进;江浩;胡剑凌;王青;张黎可;于庆南;王新宇;余耀 -专利权人：无锡学院
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V10/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全局和局部光谱加权的高光谱图像序列降维方法，载入高光谱图像序列中的第t帧高光谱图像，并对第t帧高光谱图像进行灰度归一化得到归一化后第t帧高光谱图像，确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt；确定所述归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值；根据所述Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的全局光谱；确定Tt的局部光谱；将所述Tt的全局光谱与局部光谱加权融合成最终光谱；根据所述最终光谱确定降维之后的高光谱图像；依次载入高光谱图像序列中的所有帧高光谱图像完成高光谱图像序列降维。
基于全局局部光谱加权图像序列方法

[发明专利]高光谱图像处理方法、装置、电子设备及介质-CN202310482753.X在审
发明人：金光;颜志宇;杨秀彬;徐红;杨革;张强;李先怡 -专利权人：珠海欧比特宇航科技股份有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明提供一种高光谱图像处理方法、装置、电子设备及介质，该高光谱图像处理方法包括：根据高光谱图像处理请求，获取第一高光谱图像，提取第一高光谱图像的投影不变量；根据投影不变量构建单应性矩阵；对第一高光谱图像构建矩形网络，根据单应性矩阵及投影不变量构建能量函数，通过能量函数对第一高光谱图像进行匹配，得到第二高光谱图像；对第二高光谱图像采用VIT深度学习融合网络进行融合处理，得到第三高光谱图像。通过点线匹配和深度学习的方法提高图像配准和融合精度，能将航天高光谱图像有效的融合起来，提高航天图像的目标显著度。
光谱图像处理方法装置电子设备介质

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