遥感图像处理技术推荐

遥感图像处理是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作,以求达到预期目的的技术。遥感图像处理可分为两类:一是利用光学、照相和电子学的方法对遥感模拟图像(照片、底片)进行处理,简称为光学处理;二是利用计算机对遥感数字图像进行一系列操作,从而获得某种预期结果的技术 。

当遥感图像检测机智起来:全场景AI与遥感的顶峰邂逅

在很长一段时间内,遥感技术捕捉到的信息都应用于气象、环境、地质资源、农业林业等等领域的研究与观测之中。实际遥感作为一种能够越过地理障碍对目标进行远距离测探的技术,所累积下的图像资源对于很多行业都有利用价值。但很多时候遥感图像的分析和观测还需要专家亲自参与,人力问题成了遥感图像难以被更多产业利用的关键。这时通过AI技术替代人力,直接将遥感图像数据转化成可直接应用于产业的方法论工具,自然就成为了打通遥感技术产业价值的关键秘钥。

遥感图像处理技术在测绘领域如何大展身手

遥感图片处理技术的运用增大了人们观测图像的范围。遥感图像的处理技术主要被应用在测绘工作当中,其中应用比较广泛的领域又两个,一个是土地勘测领域,二是地质测绘领域。实际施工过程中,遥感图像处理技术被普遍应用在土地使用的界线范围测量中、遥感图像处理技术被应用于简化建设用地工作中,尤其对交通路线的设计与实施,遥感图像处理技术的应用还包括对大型工程的设计等方面,遥感图像处理技术为以上各个方面都有极大的帮助。

遥感图像处理相关成果推荐
  • 基于子字典稀疏重构的全色与多光谱遥感图像融合方法

    专利号:CN201610040489.4

    摘要:本发明公开了一种基于子字典稀疏重构的全色与多光谱遥感图像融合方法,通过将高空间分辨率多光谱字典看成是由各个波段的高空间分辨率光谱字典的合并组成,再分别通过各个波段的光谱图像和全色图像构建各个波段的子字典,使其即包含光谱信息又包含空间信息,从而解决因缺乏高空间分辨率的多光谱数据其字典较难构建的问题;并基于稀疏重构模型给出完整的融合方法。与现有同类方法相比,本发明不需要引入其它多组全色与多光谱图像或其它模拟高空间分辨率的多光谱图像,而是直接采用源图像构建,提高了方法的实际应用性能与字典的自适应性,使得融合图像在保持光谱信息的同时融入更多的空间细节信息,融合效果更好。

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  • 基于联合稀疏与结构字典的遥感图像融合方法

    专利号:CN201610668711.5

    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。

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  • 基于邻接对象关联规则的遥感图像检索方法及系统

    专利号:CN201610950262.3

    本发明提供的基于邻接对象关联规则的遥感图像检索方法及系统,对所述影像库里的每一幅影像进行分割,得到若干对象;根据所述对象的属性,计算每个对象的属性量化值;利用对象与其邻接对象的属性量化值构建邻接对象事务集,计算所述邻接对象事务集的关联规则;基于关联规则,计算待检索影像与影像库中所有影像的相似度并输出检索结果,与目前检索方法使用低层视觉特征不同,本发明提供的基于邻接对象关联规则的遥感图像检索方法及系统,利用关联规则挖掘方法进行影像检索的思路,从遥感影像中提取隐含的深层次的信息(即关联规则)作为特征,为遥感影像检索提供一个新的途径。

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  • 基于对象级关联规则的遥感图像语义检索方法及系统

    专利号:CN201610950695.9

    本发明提供的基于对象级关联规则的遥感图像语义检索方法及系统,根据遥感图像类别选择训练影像,并对训练影像进行分割,得到若干对象;根据对象属性,计算每个对象的属性量化值;针对每个对象的属性量化值构建对象事务集,计算对象事务集的关联规则,利用机器学习算法将关联规则与所属类别进行训练,得到多种类别的训练模型,重复上述步骤获取每幅影像的关联规则,并将该关联规则输入训练模型中,输出每个类别的隶属度,将隶属度值构成的向量作为此影像的语义描述,计算两幅影像的语义向量之间的距离,来衡量之间的相似度,本发明提供的基于对象级关联规则的遥感图像语义检索方法及系统,利用关联规则挖掘方法进行影像检索的思路,为遥感影像的语义检索提供一个新的途径。

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  • 一种旋转缩放平移不变性的遥感图像检索方法及装置

    专利号:CN201610950697.8

    本发明涉及遥感影像检索技术领域,特别涉及一种旋转缩放平移不变性的遥感图像检索方法及装置。所述检索方法包括步骤a将影像库中的每幅影像进行图像变换处理后,提取每幅影像的边缘点像素,构建每幅影像事务集;步骤b通过所述每幅影像事务集提取影像中的关联规则;步骤c根据支持度和置信度指标计算所述待检索影像与影像库中检索影像的关联规则相似度,根据所述待检索影像与影像库中检索影像的关联规则相似度进行影像检索。本发明通过从构建的事务集中提取遥感影像的关联规则,然后比较待检索影像与影像库中检索影像的关联规则相似度,从而实现遥感影像的检索,提高了遥感影像检索的准确率。

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  • 基于对象属性关联规则的遥感图像检索方法及系统

    专利号:CN201610951676.8

    本发明提供的基于对象属性关联规则的遥感图像检索方法及系统,对所述影像库中的每一幅影像进行分割,得到若干对象;根据所述对象的属性,计算每个对象的属性量化值;针对每个对象的属性量化值构建对象属性事务集,计算所述对象属性事务集的关联规则,得到描述每一幅影像内容的关联规则,根据影像的关联规则,计算待检索影像与影像库中所有影像的相似度,输出检索结果,与目前检索方法使用低层视觉特征不同,本发明提供的基于对象属性关联规则的遥感图像检索方法及系统,利用关联规则挖掘方法进行影像检索的思路,从遥感影像中提取隐含的深层次的信息(即关联规则)作为特征,为遥感影像的检索提供一个新的途径。

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  • 一种基于像素级关联规则的遥感图像语义检索方法及装置

    专利号:CN201610958131.X

    本发明涉及遥感影像检索技术领域,特别涉及一种基于像素级关联规则的遥感图像语义检索方法及装置。所述检索方法包括构建训练样本的事务集;从所述训练样本的事务集中提取训练样本的关联规则,并根据所述训练样本的关联规则建立训练模型;计算影像库中每一幅影像的关联规则,将所述每一幅影像的关联规则输入训练模型,得到每一幅影像的语义向量,通过所述待检索影像与影像库中每一幅影像的语义向量进行影像检索。本发明通过从事务集提取遥感影像的关联规则,建立关联规则与影像类别之间的训练模型,通过训练模型得到每幅影像的语义向量,通过待检索影像与影像库中所有影像的语义向量实现遥感影像的检索,提高了遥感影像检索的准确率。

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  • 一种基于像素关联规则的遥感图像检索方法及装置

    专利号:CN201610959157.6

    本发明涉及遥感影像检索技术领域,特别涉及一种基于像素关联规则的遥感图像检索方法及装置。所述基于像素关联规则的遥感图像检索方法包括步骤a提取影像库中每幅影像的边缘点像素,构建每幅影像事务集;步骤b通过所述每幅影像事务集提取每幅影像中的关联规则;步骤c根据支持度和置信度指标计算所述关联规则的相似度,根据所述待检索影像与影像库中检索影像的关联规则相似度进行影像检索。本发明通过从构建的事务集中提取遥感影像的关联规则,然后比较关联规则之间的相似度,从而实现遥感影像的检索,提高了遥感影像检索的准确率。

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  • 一种基于显著性分析的红外遥感图像海面船只检测方法

    专利号:CN201210248684.8

    摘要:本发明公开了一种基于显著性分析的红外遥感图像海面船只检测方法,可用于航天、航空红外遥感图像中的海面船只检测,该方法包括以下步骤:对红外遥感图像进行分割,得到海面区域;在分割得到的海面区域中,使用基于显著性分析的方法检测海面上可能为船只的候选目标;使用尺寸信息对候选目标进行一次过滤;使用形状信息对候选目标进行二次过滤;通过尺寸和形状限制的候选目标确定为最终检测得到的海面船只。本发明结合了图像分割和显著性分析技术,解决了红外遥感图像中海面区域分割和海面船只检测问题,避免了单一的目标检测算法适用范围较窄、检测性能不高的缺点。

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遥感图像分类技术

什么是遥感影像分类?图像分类是将土地覆盖物类别分配给像素的过程。例如,课程包括水,城市,森林,农业和草地。遥感中的三种主要图像分类技术是:无监督图像分类监督图像分类基于对象的图像分析无监督和有监督的图像分类是两种最常见的方法。但是,基于对象的分类由于对高分辨率数据很有用,因此越来越受欢迎。

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