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[发明专利]无人机最优飞行高度确定方法、系统、电子设备及介质-CN202210894571.9在审
发明人：何勇;杜晓月;郑力源 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种无人机最优飞行高度确定方法、系统、电子设备及介质，涉及无人机低空遥感技术领域，主要包括：在设定情景获取试验区域多波段作物光谱图像并进行数据处理，得到多个样本小区多光谱正摄影图；计算每个样本小区多光谱正摄影图的地面分辨率，根据最邻近插值方法和每个样本小区多光谱正摄影图的地面分辨率，模拟确定在不同飞行高度时每个样本小区的多波段作物光谱图像；对不同飞行高度的每个样本小区的多波段作物光谱图像，采用假设性检验方法确定每个样本小区对应的最优飞行高度本发明通过无人机飞行高度和地面分辨率之间的关系，确定最优的飞行高度，为获取符合表型参数提取精度要求的作物光谱图像奠定基础。
无人机最优飞行高度确定方法系统电子设备介质

[发明专利]一种联合多光谱融合与目标检测任务的地雷检测方法-CN202211105389.7在审
发明人：胡俊;郭航甫;罗朝鹏;姜和俊;李红 -专利权人：中山大学;中国人民解放军63983部队
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本申请公开了一种联合多光谱融合与目标检测任务的地雷检测方法，属于浅层地下掩埋物的探测技术领域。该方法包括：获取样本图像数据；将样本图像数据输入至初始融合模型进行融合处理，得到融合图像和图像损失值；根据融合图像、图像损失值和固定模型参数的初始检测模型训练初始融合模型，得到融合网络模型；根据融合图像训练初始检测模型，得到检测网络模型；获取目标所在区域的多光谱图像数据；将多光谱图像数据输入至融合网络模型进行融合处理，得到目标融合图像；将目标融合图像输入至检测网络模型进行检测，得到目标的具体位置。本申请能够有导向性地融合多光谱信息，使得多光谱融合的结果能够直接地用于检测任务的性能提升上，提高检测效率。
一种联合光谱融合目标检测任务地雷方法

[发明专利]一种基于梯度域先验的多光谱图像去模糊方法-CN201811053391.8有效
发明人：黄华;魏晓翔;张磊 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-09-11 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于梯度域先验的多光谱图像去模糊方法，属于图像处理技术领域。本方法根据相邻通道图像的相似性，利用类高斯函数结合steering核，计算多光谱图像中每个通道对应的参考图像；根据参考图像与目标清晰图像在梯度域上的相似性，将两者在梯度域上差的范数作为去模糊公式的图像先验；将图像先验与最大后验概率估计方法结合，建立多光谱图像去模糊框架，迭代求解最终得到清晰图像。与已有的方法相比，该方法充分考虑了相邻通道图像在梯度域上的相似性，避免了多余图像细节的引入，而且提高了多光谱图像去模糊的质量，降低了去模糊过程的计算量。
一种基于梯度先验光谱图像模糊方法

[发明专利]用于多光谱成像的改进的光谱重建-CN202310086810.2在审
发明人： S·韦特布鲁克;A·希勒;J·尧斯 -专利权人：雪力光纤有限公司
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于多光谱成像的改进的光谱重建。总体上，为了改进在多光谱成像的范围内传感器式地检测的白光图像(5)的图像质量和保色性，提出：用于成像的光谱(1)的不同子光谱(2)在空间上彼此分开或在时间上彼此分开地传感器式地被检测，并且在计算白光图像(5)时考虑这些子光谱(2)的次光谱(4)，其(在时间或空间上)与光谱(1)的主光谱(3)分开地被检测。该方法的优点在于，由此可以根据需要将基于分开检测到的次光谱(4)的附加光谱分量(6)注入白光图像(5)中或从白光图像中提取所述附加光谱分量，以因此实现期望的改进的图像质量(见图1)。
用于光谱成像改进重建

[发明专利]一种多光谱计算重构方法及系统-CN201110212923.X有效
发明人：戴琼海;马晨光;曹汛 -专利权人：清华大学
申请日： 2011-07-28 - 公布日： 2011-12-14 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主成分分析的多光谱信息计算重构方法。多光谱计算重构方法包括：步骤1，获取双路多光谱图像；步骤2，对多光谱图像的采样点光谱信息进行主成分分析，得到主成分光谱向量基；步骤3，根据主成分光谱向量基、相机采集的RGB向量、相机的R通道积分曲线、相机的G通道积分曲线以及相机的B通道积分曲线重构未知光谱点上的光谱信息。本发明使得多光谱信息的重构更简单、快速，所需要的场景光谱采样点较少，同时多光谱信息的主成分能够给相关研究带来指导意义。
一种光谱计算方法系统

[发明专利]一种图像拼接方法、装置、储存介质及设备-CN201811196778.9有效
发明人：韩留生;周成虎;杨骥;李勇;杨传训;张晨;赵倩;王树详 -专利权人：广州地理研究所
申请日： 2018-10-15 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像拼接方法、装置、储存介质及设备，包括：获取待分析区域的多幅连续的多光谱影像、以及与多光谱影像对应的多幅连续的RGB影像；其中，每幅RGB影像包含待分析区域对应的地理坐标；根据RGB影像，确定两幅或多幅相邻间的多光谱影像的重叠区域；根据重叠区域，确定重叠区域的拼接图像；根据RGB影像中的地理坐标，确定拼接的起始坐标和结束坐标；根据拼接的起始坐标和结束坐标，确定拼接范围；根据重叠区域的拼接图像和拼接范围，将多光谱影像拼接，获得待分析区域的全局图像。通过带有地理坐标的RGB影像来确定多光谱影像的重叠区域和拼接范围，可对各类型地物图像均进行拼接，而且以量化的地理坐标进行拼接，提高了拼接的准确性和便捷性。
一种图像拼接方法装置储存介质设备

[发明专利]一种基于替换分量拟合的全色与多光谱图像融合方法-CN201310105565.1有效
发明人：徐其志;李波;杨光;高峰 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2013-03-28 - 公布日： 2013-08-07 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于替换分量拟合的全色与多光谱图像融合方法，该方法首先对全色图像进行亮度拉伸，并将多光谱图像插值成与全色图像相同分辨率的插值图像；对多光谱插值图像进行矩阵变换，得到待替换分量和保留分量，并将全色图像与待替换分量做减法，得到差值图像；然后，对差值图像进行高斯滤波，得到差值趋势图像，并将全色图像减去差值趋势图像，得到拟合的全色图像；最后，将拟合的全色图像替换待替换分量，并进行矩阵逆变换得到融合图像与现有技术相比较，本融合方法避免现有分量替换分量的光谱失真现象，适应性好。
一种基于替换分量拟合全色光谱图像融合方法

[发明专利]一种多光谱相机辐射定标系统和方法-CN202310713721.6在审
发明人：沈政国 -专利权人：合肥泰达光电科技有限公司
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种多光谱相机辐射定标系统和方法，包括多光谱相机辐射定标系统，所述多光谱相机辐射定标系统包括辐射定标光源、多光谱相机、面阵探测器、光电转换器、电子放大器和图像数据采集系统，所述辐射定标光源为多光谱相机提供稳定的辐射定标光源，所述多光谱相机成像于面阵探测器上，所述面阵探测器将接收到的辐射光经过光电转换器和电子放大器转换为数字图像数据并存储在图像数据采集系统内，辐射定标的工作就是建立各个像元响应值与平均响应值之间的关系。
一种光谱相机辐射定标系统方法

[发明专利]一种基于多光谱阈值的云检测方法和装置-CN202310074609.2在审
发明人：丁宁;刘栋;马静;朱希娟;李霞;刘兴润;林娟;毛宏霞;朱勇 -专利权人：北京环境特性研究所
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G01N21/33 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多光谱阈值的云检测方法和装置，该方法包括：获取包括近紫外波段到短波红外波段的多光谱遥感数据的待处理图像；对待处理图像依次进行积雪表面预检测和地表覆盖类型检测，得到对应至少一种地表的多光谱遥感数据；根据预先构建的多光谱阈值组合，对至少一种地表的多光谱遥感数据进行云检测；其中，不同地表对应的多光谱阈值组合不同。本方案提供的方法有效提高了云检测的识别命中率，解决了传统阈值检测识别算法引入外来地表反射率而带来的图像解释误差问题。
一种基于光谱阈值检测方法装置

[发明专利]一种基于多光谱图像特征量的水果外观品质检测方法-CN202211299966.0在审
发明人：朱二;朱壹 -专利权人：江西绿萌科技控股有限公司
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多光谱图像特征量的水果外观品质检测方法，考虑到多光谱成像技术中可优选最佳的波段和特征波长以减少数据处理时间并提高光谱数据的有效性，因而通过具备表面缺陷的水果残次果样本集分析其不同波段下的光谱图像特征量与正常果特征量的差异程度来优选光谱波段及多光谱图像特征量
一种基于光谱图像特征水果外观品质检测方法

[发明专利]基于色散进行编码压缩的多光谱成像方法、装置及设备-CN202210207786.9有效
发明人：索津莉;张伟航;董开明;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于色散进行编码压缩的多光谱成像方法、装置及设备，方法包括：基于设置有与光轴夹角存在预设角度玻璃的高分辨率镜头对掩膜进行成像得到在水平方向产生不同偏移的不同光谱的掩膜图像，将采集的掩膜图像叠加后得到多光谱胶片掩膜并将贴有多光谱胶片掩膜的相机在白光下采集视野，获得经过色散编码后的场景图像并在待重建的谱段下，对场景图像进行向量化计算，并在计算次数达到迭代次数时得到未编码的不同光谱的图像。由此，解决了普通相机无法将简单的系统在一次拍摄中采集动态、高空间分辨率的光谱信息等问题，通过构建成像系统和执行重建算法分辨不同光谱波段精细特征，提升了一次拍摄后重建多光谱高分辨率图像的能力。
基于色散进行编码压缩光谱成像方法装置设备

[发明专利]一种基于生成对抗模型的卫星遥感多光谱图像谱域映射方法-CN202111545829.6在审
发明人：朱凌轩;刘健;王彪;林嘉轩;王晓冰;钟欣宇 -专利权人：上海无线电设备研究所
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗模型的卫星遥感多光谱图像谱域映射方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集多组匹配的多光谱遥感图像、地物分类图以及数值特征产品图并进行预处理；S2、根据预处理后的多光谱遥感图像、地物分类图以及数值特征产品图，确定生成对抗模型的输入矩阵x，并确定生成对抗模型的输出矩阵y的尺寸；S3、将每组匹配的图像数据分别进行处理后，依次输入至所述生成对抗模型中进行训练；S4、输入新的匹配的图像数据，利用训练好的生成对抗模型完成卫星遥感多光谱图像的谱域迁移。本发明实现了图像像素到像素的直接普段迁移，增强了遥感光谱的仿真光谱映射确定性。
一种基于生成对抗模型卫星遥感光谱图像映射方法

[发明专利]基于稀疏张量和多视图特征的遥感图像融合方法-CN201710278782.9有效
发明人：杨淑媛;马晶晶;苏晓萌;张凯;邢颖慧;李倩兰;冯志玺;马宏斌;刘志;王士刚 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-04-25 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏张量和多视图特征的遥感图像融合方法，其实现步骤为：(1)输入待融合图像。(2)获得低通系数和带通系数。(3)获得图像边缘特征。(4)构成图像多视图特征。(5)计算特征接近度。(6)构成多模字典。(7)张量稀疏表示。(8)融合系数。(9)逆变换后输出融合后图像。本发明利用了低分辨多光谱图像多视图特征矩阵和全色图像多视图特征矩阵和张量基追踪方法对融合后图像空谱信息进行增强，提高了融合图像的清晰度并光谱扭曲，克服了现有图像融合技术处理视角过于单一和欠缺对于多光谱图像谱间关系考虑的缺点
基于稀疏张量视图特征遥感图像融合方法

[发明专利]基于联合稀疏与结构字典的遥感图像融合方法-CN201610668711.5有效
发明人：彭进业;李心怡;王珺 -专利权人：西北大学
申请日： 2016-08-15 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了基于联合稀疏与结构字典的遥感图像融合方法，首先通过在线稀疏字典算法分别从全色图像和多光谱图像学习获得相应的结构字典；然后采用联合稀疏表示获取全色图像不同于多光谱图像的特有成分；最后利用ARSIS融合框架将全色图像的特有成分注入到多光谱图像，得到高分辨率多光谱图像；本发明有效利用字典的稀疏特性和原子间的相关性，进一步降低字典训练的复杂度，提高结构字典的自适应性，使得特有分量的重构更为准确，提高图像融合的质量；同时，本发明充分考虑全色图像的细节信息和低频信息，使得融合更为全面有效。
基于联合稀疏结构字典遥感图像融合方法

[发明专利]一种基于深度学习的枸杞产量预测方法及系统-CN202210402428.3在审
发明人：何勇;杜晓月 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的枸杞产量预测方法及系统，包括：获取枸杞不同生长阶段的多波段光谱低空遥感图像与可见光低空遥感图像；构建Mask R‑CNN模型并输入多波段光谱低空遥感图像和可见光低空遥感图像，得到所有单个枸杞植株的冠幅宽度数据；基于每一生长阶段的多波段光谱遥感整体图像和可见光遥感整体图像建立地面数字高程模型，得到所有单个枸杞植株的株高数据；根据多波段光谱遥感整体图像得到光谱反射率数据；利用所有单个枸杞植株的冠幅宽度数据、株高数据和光谱反射率数据以及对应的植株产量训练极限学习机预测枸杞植株的产量。本发明建立的枸杞冠幅宽度、株高、多波段反射率与产量的预测模型提高产量预测的准确性。
一种基于深度学习枸杞产量预测方法系统