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[发明专利]一种环境污染多光谱图像分析识别方法-CN201911187255.2在审
发明人：张晨光;郑第;曹先玉;郑丹;游智;龙昌;王斌;徐国庆;金灿;何磊 -专利权人：武汉奥恒胜科技有限公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种环境污染多光谱图像分析识别系统，包括处理器，处理器信号连接有数据预处理单元，数据预处理单元信号连接有数据采集单元，处理器信号连接有图像分析单元，图像分析单元信号连接数据库，处理器信号连接有光谱图像融合单元，光谱图像融合单元包括光谱图像输入模块，光谱图像输入模块信号连接有重采样模块，重采样模块信号连接有HIS正变换模块，HIS正变换模块信号连接有HIS逆变换模块，HIS逆变换模块信号连接有色波图像模块本发明还提出了一种环境污染多光谱图像分析识别方法。本发明通过光谱图像融合单元融合采集的光谱图像数据，降低光谱图像数量，加快光谱图像分析速度。
一种环境污染光谱图像分析识别方法

[发明专利]基于双路密集残差网络的高光谱和多光谱图像融合方法-CN201811548135.6有效
发明人：易本顺;邱康;向勉;周安安 -专利权人：武汉大学
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双路密集残差网络的高光谱图像与多光谱图像融合方法，通过融合具有较低空间分辨率的高光谱图像和同一场景下的具有较高空间分辨率的高光谱图像来重建超分辨率高光谱图像。本发明通过双路密集残差网络可以更充分的利用高光谱和多光谱图像中的频域和空间纹理信息，在提高空间分辨率的同时抑制频谱失真，可用于卫星遥感、农业地质普查、医学成像、环境监控等领域。
基于密集网络光谱图像融合方法

[发明专利]一种多光谱图像信息和光谱信息异构融合的煤矸识别方法-CN201910663782.X有效
发明人：胡锋;周孟然;闫鹏程;李蓓;卞凯;戴荣英 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2019-07-22 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多光谱图像信息和光谱信息异构融合的煤矸识别方法，包括以下步骤：(1)煤和矸石多光谱数据的获取；(2)构造煤和矸石的多光谱数据库；(3)二维卷积神经网络图像信息的特征提取；(4)一维卷积神经网络光谱信息的特征提取；(5)图像特征和光谱特征的融合；(6)随机森林煤矸识别模型构建。本发明采用2D‑CNN和1D‑CNN分别提取图像特征和光谱特征，特征融合后进行煤和矸石多光谱的识别模型构建，提出一种可用于图像信息和光谱信息特征提取、融合的异构融合框架能够提取更多、更有效的特征信息，且可以有效避免过拟合等问题
一种光谱图像信息融合识别方法

[发明专利]遥感影像融合方法、装置及电子设备-CN201811516585.7有效
发明人：刘军;陈劲松 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2018-12-12 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明适用遥感影像处理技术领域，提供了一种遥感影像融合方法、装置及电子设备，该方法包括：获取原始全色影像及对应的原始多光谱影像；将所述原始全色影像与所述原始多光谱影像进行降采样并融合得到第一多光谱影像，并将所述原始全色影像与所述原始多光谱影像融合得到第二多光谱影像；基于生成对抗网络，采用所述第一多光谱影像对所述原始多光谱影像进行拟合，得到所述第一多光谱影像与所述原始多光谱影像之间的生成对抗网络模型；将所述第二多光谱影像输入到所述生成对抗网络模型，得到最终的融合图像，使最终的融合图像在保持较高的空间分辨率时，仍能保持较多的光谱信息。
遥感影像融合方法装置电子设备

[发明专利]一种基于多光谱成像设备的溢油监测系统及方法-CN202110568906.3在审
发明人：李国斌;李兆涛 -专利权人：青岛欧森海事技术服务有限公司
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多光谱成像设备的溢油监测系统及方法，包括飞行设备、数据采集处理平台以及搭载在飞行设备上的多光谱成像设备。飞行设备在溢油区域上方进行巡航，多光谱成像设备在飞行设备巡航时，对溢油区域进行多次拍摄，得到每一区域的多光谱段图像。数据采集处理平台利用仿射‑尺度不变特征变换算法对每一区域的多光谱段图像进行图像拼接，得到溢油区域的多光谱段图像，然后根据溢油区域的多光谱段图像，确定溢油区域中油膜的分布情况和分布面积，从而可获取水面油膜的多维高分辨率信息
一种基于光谱成像设备溢油监测系统方法

[发明专利]基于3D卷积的多尺度注意力深度卷积网络的遥感图像融合方法-CN202110042742.0有效
发明人：彭进业;付毅豪;张二磊;王珺;刘璐;俞凯;祝轩;赵万青;何林青 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于3D卷积的多尺度注意力深度卷积网络的遥感图像融合方法，将多光谱图像中拥有的高光谱分辨率与全色图像中拥有的高空间分辨率相融合，以获得高空间分辨率高光谱分辨率的多光谱图像。利用深度学习中U‑Net网络结构框架，设计了3D多尺度注意力深度卷积网络模型(MSAC‑Net)。为了保留多光谱中的光谱分辨率，模型整体使用3D卷积，对光谱维度上的信息进行特征提取；为了捕捉更多的空间细节，在模型的跳跃连接处引入了注意力机制，来学习区域细节。在模型的解码阶段，引入多个包含多尺度空间信息的重建层来计算重建结果，鼓励了模型学习不同层次的多尺度表示，为最终的融合结果提供多层次的参考。有效的提高了最终图像的融合结果。
基于卷积尺度注意力深度网络遥感图像融合方法

[发明专利]基于相邻孔径交叉传递的极大视场复眼多光谱相机-CN201611250237.0有效
发明人：鱼卫星;史成勇;王元元;胡炳樑 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2016-12-29 - 公布日： 2018-11-02 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：为了解决现有多光谱相机存在的视场小的问题，实现极大视场上的多光谱成像，本发明提出一种切实可行的基于曲面仿生复眼的极大视场多光谱相机设计方案。该大视场多光谱相机，包括三个子系统：带有不同滤光片的曲面微透镜阵列、光学变换子系统、带有图像传感器的数据处理单元。本发明基于相邻孔径交叉传递的大视场复眼多光谱相机能够实现极大视场上物体的多光谱成像，视场角可达120度以上。除了输出多光谱图像，该相机还可以实现大视场图像超分辨率重构、景深扩展以及3D成像等功能。
基于相邻孔径交叉传递极大视场复眼光谱相机

[发明专利]基于AE提取多尺度空谱特征的高光谱和全色图像融合方法-CN202011576556.7在审
发明人：董文倩;徐张纯;曲家慧;肖嵩;李云松 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于AE提取多尺度空谱特征的高光谱和全色图像融合方法。实现步骤：获取图像数据集并进行预处理；构建并训练多个分辨率下的自编码器；提取多尺度空间光谱特征；获取自适应增强后的空间光谱特征；构建并训练通道注意力机制和特征重建融合残差网络组成的网络模型；得到高空间分辨率的高光谱图像将低分辨率高光谱图像插值，高分辨率全色图像进行下采样与之匹配，并通过浅层多分辨率自编码器网络提取多尺度空间光谱特征；构建通道注意力机制和特征重建融合残差网络，减小光谱损失的基础上增强融合高光谱图像的空间信息，获得高光谱图像。本发明提取更丰富更细微的空间光谱特征，且网络很浅，计算复杂度较低。
基于 ae 提取尺度特征光谱全色图像融合方法

[发明专利]一种像素滤光型多光谱探测器的光谱校正装置及方法-CN202310094326.4在审
发明人：高寒;黄旻;张桂峰;钱路路;王光明;赵益昕 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种像素滤光型多光谱探测器的光谱校正装置及方法，其中：频率可调型光源的出射光方向与光束整形系统、像素滤光型多光谱探测器的主光轴保持一致；光束整形系统用于对频率可调型光源的出射光进行准直、扩束和均匀化照明整形处理；经光束整形系统处理后的出射光照射到像素滤光型多光谱探测器上，获得响应图像；处理器根据收到的响应图像构建每个宏像素的光谱校正矩阵，再调用光谱校正矩阵对每个宏像素实施正则化校正，实现对多光谱图像的光谱校正该装置及方法能解决现有技术在低照度下校正质量差、像素响应的不一致性影响成像质量的问题，从而获取高质量的多光谱图像。
一种像素滤光光谱探测器校正装置方法

[发明专利]一种基于多层信息的物体鉴别方法-CN201810918127.X在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：湖南志东科技有限公司
申请日： 2018-08-13 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层信息的物体鉴别方法，包括：标准样本特征建立，采集所收集到的标准样本的多光谱图像，并提取多光谱图像的特征，光谱至少包括可见光光谱与紫外光谱或/红外光谱，以获得标准样本表层与内层的特征；待检样本的图像采集，采集到待检样本的多光谱图像，其光谱波长与标准样本特征建立时的波长相同；对上述采集到的待检样本进行处理，提取出待检样本的图像特征，该图像特征的类别与标准样本相同；物体鉴别，通过标准样本特征与待检样本特征的比较本发明利用多种光谱对被鉴别物体的多层信息进行图像采集与特征提取，能有效识别伪装，提升物体鉴别的准确性。
标准样本样本多光谱图像多层信息鉴别图像采集图像特征采集光谱可见光光谱光谱波长红外光谱特征提取样本特征有效识别紫外光谱波长内层伪装

[发明专利]一种时序集成的多光谱遥感图像变化检测方法及系统-CN201911050841.2有效
发明人：石爱业;石冉 -专利权人：河海大学
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明公开了图像处理技术领域的一种时序集成的多光谱遥感图像变化检测方法及系统，由于集成了不同时序的网络输出，从而使得双时相多光谱遥感影像的最终变化检测结果更加可靠、稳健，包括：对多光谱遥感图像进行预处理并计算多光谱遥感图像的变化矢量幅值；计算变化矢量幅值的最优分割阈值，根据最优分割阈值及均值滤波确定伪标记样本集；构建基于时序集成的深度学习网络；通过伪标记样本集对深度学习网络进行训练；将不同时相的多光谱图像输入训练好的深度学习网络获取最终检测结果
一种时序集成光谱遥感图像变化检测方法系统

[发明专利]植物生长分布状态检测方法及装置-CN202211236715.8在审
发明人：孙红;唐伟杰;刘国辉;王楠;赵若梅;乔浪;李民赞 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明提供一种植物生长分布状态检测方法及装置，方法包括：接收多光谱植物图像、环境光照强度、点云数据和天空图像；利用环境光照强度、点云数据和天空图像，对多光谱植物图像进行校正，得到校正图像像元亮度值和校正反射率；根据校正图像像元亮度值和校正反射率，并结合点云数据和预先构建的作物营养组织检测模型，得到表征作物生长分布状态的营养组织分布检测结果。本发明利用环境光照强度、点云数据和天空图像，对多光谱植物图像进行校正，以避免由于叶面的倾斜、弯曲、扭转对多光谱植物图像造成干扰，并根据校正后的光谱结合模型对作物营养组织分布进行检测，提高了植物生长分布状态的检测精度
植物生长分布状态检测方法装置

[发明专利]一种用于旋转衍射的多光谱图像重建方法-CN202210300986.9在审
发明人：蒋婷婷;徐豪;杨佳奇;胡海泉;徐之海;李奇;冯华君;陈跃庭 -专利权人：之江实验室;浙江大学
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于旋转衍射的多光谱图像重建方法。包括：获取旋转衍射多光谱图像数据集；搭建用于光谱图像重建的卷积神经网络，卷积神经网络包括编码部分、解码部分和光谱上采样残差连接部分；将旋转衍射多光谱图像数据集输入卷积神经网络并对卷积神经网络进行训练，获得训练好的卷积神经网络；将待重建旋转衍射模糊图像输入训练好的卷积神经网络中，训练好的卷积神经网络输出重建高光谱图像。本发明在重建过程中不需要点扩散函数的辅助，无需迭代求解，具有速度快，计算资源消耗少，重建结果空间分辨率和光谱精度高，输出光谱通道数量灵活等特点。
一种用于旋转衍射光谱图像重建方法

[发明专利]一种对抗性高光谱多光谱遥感融合方法-CN202310730516.0有效
发明人：朱春宇;吴琼;王军;张盈;巩丽玮 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明属于图像处理领域，涉及一种对抗性高光谱多光谱遥感融合方法，包括构建训练网络所需数据集，构建生成器网络，基于卷积神经网络结构构建鉴别器网络，对生成器和鉴别器网络进行训练，生成一个充分训练的网络模型，生成同时具有高空间分辨率和高光谱分辨率的遥感图像。本发明的生成器利用细节注入框架进行建模，并通过双分支输入方式分别提取高光谱遥感图像和多光谱遥感图像的特征，然后进行特征融合生成空间残差注入至上采样的高光谱遥感图像得到生成图像，鉴别器采用了纯卷积神经网络架构；本发明提出了一种新的损失函数，以增强图像融合精度；本发明能够有效融合高光谱与多光谱遥感图像的空‑谱信息，得到高分辨率高光谱图像。
一种对抗性光谱遥感融合方法

[发明专利]一种光谱图像的确定方法、装置、终端和存储介质-CN202110837315.1在审
发明人：黄泽铗;师少光;张丁军;江隆业 -专利权人：奥比中光科技集团股份有限公司
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本申请适用于光学技术领域，提供了一种光谱图像的确定方法、装置、终端和存储介质。其中，上述光谱图像的确定方法包括：获取原始多光谱图像，所述原始多光谱图像包含多个像素区域，每个所述像素区域分别对应一个原始光谱波段；确定一个或多个目标光谱波段，并确定在每个所述原始光谱波段上所述一个或多个目标光谱波段中各个目标光谱波段分别对应的量子效率；根据每个所述像素区域的像素值信息，以及所述量子效率，计算得到所述一个或多个目标光谱波段中各个目标光谱波段分别对应的目标像素值信息；基于所述目标像素值信息得到目标光谱图像。本申请的实施例能够重构出特定光谱波段的光谱图像。
一种光谱图像确定方法装置终端存储介质