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[发明专利]一种基于图像融合的多光谱多路成像方法及系统-CN202310386925.3在审
发明人：杨晓丽;马晓鹏;于德新;齐亚飞;李帅 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像融合的多光谱多路成像方法，该方法包括以下步骤：S1、利用光谱相机采集待测物体的多波段的多光谱图像及高光谱图像；S2、对所述多光谱图像进行有效特征提取与筛选，得到有效光谱图像；S3、利用HIS算法将所述有效光谱图像进行融合得到高频多光谱图像；S4、将所述高频多光谱图像与所述高光谱图像进行融合得到融合图像；本发明还公开了一种基于图像融合的多光谱多路成像系统。本发明通过获取不同波段的多光谱图像并进行有效特征提取与筛选，能够更好的反映出医用多光谱图像所需要的光谱信息，从而既能保证成像质量，也能有效提高成像效率。
一种基于图像融合光谱成像方法系统

[发明专利]去云-分辨率提升协同的高分SAR与低分多光谱图像融合方法-CN202110691126.8有效
发明人：陈郎坤;孟祥超;束进芳;邵枫 -专利权人：宁波大学
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种去云‑分辨率提升协同的高分SAR与低分多光谱图像融合方法，包括以下步骤：输入原始图像，选取同一场景的高分SAR图像与低分多光谱图像，并为低分多光谱图像的被云覆盖区域制作掩膜图像；对输入的高分SAR图像与低分多光谱图像进行预处理；建立去云‑分辨率提升的协同变分融合模型。本发明的有益效果是：在还原云覆盖多光谱图像被云覆盖区域的同时，使低分多光谱图像与高分SAR图像进行了融合，使得融合图像同时拥有低分多光谱与高分SAR图像的优点。高分SAR图像和低分多光谱图像的融合效果好，高分SAR图像的信息在增强低分多光谱图像纹理结构的同时，提高了低分多光谱的分辨率，且没有破坏多光谱图像的光谱信息。
分辨率提升协同高分 sar 低分光谱图像融合方法

[发明专利]多光谱图像锐化方法、装置、设备及存储介质-CN202010020082.1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
申请日： 2020-01-08 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种多光谱图像锐化方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：分别对多光谱图像和多光谱图像匹配的全色图像进行预处理，得到预处理后的多光谱图像和全色图像；并对预处理后的多光谱图像和全色图像进行拼接处理，得到待处理图像；继而采用预设的多尺度细节注入网络模型，对待处理图像进行处理，得到多尺度细节注入网络模型输出的高空间分辨率的多光谱图像。通过多尺度细节注入网络模型中，每个尺度的卷积层提取多光谱图像在该尺度下的细节信息，并结合预处理后的多光谱图像，得到高空间分辨率的多光谱图像，提取多光谱图像的细节信息，提高锐化效果，同时提高了对于多光谱图像的锐化效率
光谱图像锐化方法装置设备存储介质

[发明专利]一种多光谱遥感图像真实色彩还原方法及系统-CN201710781623.0有效
发明人：钟若飞;朱俊杰;宫辉力;李小娟 -专利权人：首都师范大学
申请日： 2017-09-02 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多光谱遥感图像真实色彩还原方法及系统。该方法包括：获取多光谱遥感图像；采用线性拉伸法对多光谱遥感图像进行拉伸，得到第一多光谱遥感图像；对多光谱遥感图像中各像素点绿色波段的像素值进行调整，采用线性拉伸法将调整后的多光谱遥感图像进行拉伸，得到第二多光谱遥感图像；根据多光谱遥感图像的各像素点的归一化植被指数，对第一多光谱遥感图像和第二多光谱遥感图像进行融合，对融合后的图像进行滤波、分段拉伸以及锐化，达到将多光谱遥感图像真实色彩还原的效果。本发明提供的多光谱遥感图像真实色彩还原方法及系统能够改善遥感图像的视觉效果，使其更加接近地物的真实颜色以及更加接近人眼观察到的地物的颜色。
一种光谱遥感图像真实色彩还原方法系统

[发明专利]光源光谱和多光谱反射率图像获取方法、装置及电子设备-CN202110577248.4有效
发明人：刘敏;龚冰冰;师少光;黄泽铗;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： 2021-05-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本申请适用于多光谱检测技术领域，特别涉及一种光源光谱和多光谱反射率图像获取方法、装置及电子设备，该光源光谱获取方法包括：获取多光谱图像，确定所述多光谱图像中每个像素的多光谱响应值；获取RGB图像，将RGB图像与多光谱图像进行匹配，获得匹配后的RGB图像；将匹配后的RGB图像转换成灰度图像；确定所述灰度图像中灰度值小于阈值或灰度值小于或等于阈值的目标区域，根据所述目标区域在所述多光谱图像中对应的各像素的多光谱响应值计算光源光谱响应值本申请实施例可以提高环境光光谱的预估精度。
光源光谱反射率图像获取方法装置电子设备

[发明专利]基于模糊核估计的多光谱图像融合成像方法及系统-CN202110157440.8在审
发明人：李树涛;郭安静;甘甫平;李集林 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊核估计的多光谱图像融合成像方法及系统，本发明方法包括获取多光谱图像和全色图像；将多光谱图像和全色图像输入预先训练好的全色与多光谱图像深度融合网络，得到融合后的多光谱图像，所述全色与多光谱图像深度融合网络被预先训练建立了多光谱图像、全色图像两者和融合后的多光谱图像的映射关系，且训练全色与多光谱图像深度融合网络时采用的训练数据集为基于空间模糊核和光谱模糊核构建的融合训练数据集，本发明可高效重建出高空间分辨率多光谱图像，能够应用于遥感卫星自然灾害监测
基于模糊估计光谱图像融合成像方法系统

[发明专利]光源光谱和多光谱反射率图像获取方法、装置及电子设备-CN202110578372.2有效
发明人：刘敏;龚冰冰;师少光;黄泽铗;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： 2021-05-26 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本申请适用于多光谱检测技术领域，特别涉及一种光源光谱和多光谱反射率图像获取方法、装置及电子设备，该光源光谱获取方法包括：获取多光谱图像，确定所述多光谱图像中每个像素的多光谱响应值；根据所述多光谱图像重构RGB图像；将所述RGB图像转换成灰度图像；确定所述灰度图像中灰度值小于阈值或灰度值小于或等于阈值的目标区域，根据所述目标区域在所述多光谱图像中对应的各像素的多光谱响应值计算光源光谱响应值。本申请实施例可以提高环境光光谱的预估精度。
光源光谱反射率图像获取方法装置电子设备

[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]基于超分辨增强的星载多光谱遥感图像融合方法-CN201810609513.0在审
发明人：孙建颖;谭政;吕群波;尹增山;赵娜;李伟艳;方煜;刘扬阳;高爽;李平付 -专利权人：中国科学院光电研究院
申请日： 2018-06-13 - 公布日： 2018-12-04 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超分辨增强的星载多光谱遥感图像融合方法，包括：获取RGB多光谱图像，并进行重采样处理；获取多帧全色图像，并进行超分辨重建，获得高分辨率全色图像；将重采样的多光谱图像中的每幅图像分别与高分辨率全色图像进行图像配准，获得配准后的多光谱图像；对配准后的多光谱图像进行特征变换，获得融合后的多光谱图像。该方法能够仅利用相同空间分辨率的多光谱图像和全色图像，就可以提升多光谱图像的空间几何分辨率，减少光学系统设计难度，并使微纳卫星多光谱遥感数据具有更广泛的应用价值。
多光谱图像超分辨高分辨率全色图像多光谱遥感图像全色图像重采样配准星载融合光学系统设计多光谱遥感空间分辨率特征变换图像配准微纳卫星分辨率多帧图像重建应用

[发明专利]一种多光谱影像测量系统和方法-CN202110709658.X在审
发明人：卢罗宗;郝健;呼江勇 -专利权人：七海测量技术（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种多光谱影像测量系统和方法，包括多光谱光源控制模块根据产品CT时间和表面材质可编程控制对应的光谱同步和亮度一致的高速频闪光源；多光谱成像模块根据产品CT时间和高速频闪光源保持一致，获取特定光谱下的图像；多光谱图像标定模块对特定光谱下的图像进行标定，计算出相关参数以便后续进行实时补偿；多光谱图像合成模块根据标定的相关参数将不同光谱下的图像进行处理并合成清晰的多光谱图像；软件处理模块，控制所述多光谱光源控制模块、多光谱成像模块、多光谱图像标定模块和多光谱图像合成模块之间进行数据交互。
一种光谱影像测量系统方法

[发明专利]多光谱成像照明空间非均匀性校正的方法-CN201811613660.1有效
发明人：徐鹏;汪杭军 -专利权人：浙江农林大学暨阳学院
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种多光谱成像照明空间非均匀性校正的方法，包括如下步骤：首先在照明光源下利用多光谱相机拍摄目标对象的多光谱图像，保持多光谱相机位置不变，将空间均匀性校正白板放置于目标对象处并覆盖整个目标对象，拍摄校正白板的多光谱图像。用镜头盖盖住多光谱相机的镜头，采集多光谱相机的暗场图像。目标对象和校正白板的多光谱图像分别扣除暗场图像，利用校正白板的多光谱图像逐通道校正目标对象的多光谱图像。本发明具有能够消除照明光源光照的空间非均匀性对多光谱成像的影响，提高多光谱成像的质量的特点。
光谱成像照明空间均匀校正方法

[发明专利]基于小波变换和施密特光谱锐化的多源图像融合方法-CN202010498943.7有效
发明人：冯伟;童莹萍;全英汇;邢孟道;肖国尧;董淑仙;钟娴 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波变换和施密特光谱锐化的多源图像融合方法。其实现方案是：获取多光谱图像与高分辨率全色图像，对多光谱图像做施密特光谱锐化GS变换；取GS变换后多光谱图像的第一分量并进行小波变换，得到该分量的低频子图像和三个高频子图像；对高分辨率全色图像做小波变换，得到该图像的低频子图像和三个高频子图像；用全色图像的低频子图像替代多光谱图像的低频子图像，得到新的多光谱图像第一分量并对该分量进行小波逆变换，得到多光谱图像重构的第一分量；将该重构分量与多光谱图像的其余分量做GS逆变换，得到融合后的图像。本发明减少了融合过程中多光谱图像光谱信息的丢失，可用于生态监测与生态保护。
基于变换施密特光谱锐化图像融合方法

[发明专利]一种全色—多光谱遥感图像融合方法-CN201310176574.X有效
发明人：霍春雷;霍雷刚;潘春洪 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2013-05-14 - 公布日： 2013-07-24 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种全色图像和多光谱图像融合方法，该方法包括以下步骤：获取全色图像和多光谱图像的重叠区域；对全色图像进行多尺度分解得到全色图像的多尺度图像序列；基于光谱显著特征分析方法对多光谱图像进行分析，提取其目标光谱显著特征并生成多波段光谱显著特征图像D；从图像D中选择三个波段生成伪彩色图像；将全色图像与伪彩色图像进行多尺度融合。本发明方法利用光谱显著特征分析方法，提取目标的光谱显著特征；利用多尺度融合方法将多光谱图像中的光谱显著特征和全色图像中的细节信息进行渐进融合，使得目标更容易区分和识别。
一种全色光谱遥感图像融合方法

[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]一种高光谱-多光谱图像的去噪融合方法-CN202310675670.2有效
发明人：孔祥阳;李登万;邱黎明;唐延东;钟铃 -专利权人：四川工程职业技术学院
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种高光谱‑多光谱图像的去噪融合方法，涉及图像处理技术领域；解决了现有技术对高光谱‑多光谱图像的去噪融合效率较低的技术问题。所述一种高光谱‑多光谱图像的去噪融合方法，包括以下步骤：获取原始高光谱图像和多光谱原始图像；将所述原始高光谱图像和所述多光谱原始图像输入至所述目标融合模型，以获得目标融合图像；其中，所述目标融合模型是基于空间‑光谱特征保留策略和噪声抑制策略构建的，所述空间‑光谱特征保留策略是利用高光谱图像和多光谱图像的空间‑光谱相关性及分辨率互补特性，通过交替优化得到高空间分辨率高光谱图像的核张量和因子矩阵；所述噪声抑制策略是通过引入张量
一种光谱图像融合方法

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