专利名称：一种光学遥感卫星图像的舰船检测装置及方法      申请号：2020110935877     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：光学仪器 遥感卫星 检测 卫星图像   相似专利 发布日：2024/07/05  
摘要： 本发明涉及一种光学遥感卫星图像的舰船检测装置及方法，属于光学遥感卫星图像自动化处理和算法硬件加速领域；该装置包括图像处理模块、存储模块、数据输入模块、总线协议转换模块以及数据输出模块，该方法包括以下步骤：光学遥感卫星图像预处理，删减第一层网络的输入通道数；融合BN归一化处理模块；网络参数重排序；图像处理模块进行舰船检测，主要用于解决在轨卫星带宽利用率低的问题，本发明具有检测精度高、检测速度快、运行功耗低的特性，能够快速剔除海量光学遥感卫星图像中的无效数据，大幅提升卫星数传带宽利用率。

专利名称：基于结构和几何相似性的多光谱卫星图像的鲁棒配准方法      申请号：2021107804653     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：卫星 卫星图像   相似专利 发布日：2024/10/21  
摘要： 本发明公开了一种基于结构和几何相似性的多光谱卫星图像的鲁棒配准方法。本发明包括以下步骤：1）给定两幅待配准的图像，通过HOPC算法检测控制点CPs，查询图像与目标图像的控制点形成成对特征点三元组；步骤2）：判断检测到的三组控制点CPs之间的几何相似性；步骤3）：根据查询图像与目标图像之间的相似程度对三组进行升序排序，使用一组排序靠前的控制点利用Matlab内置函数cp2tform来估计两个图像之间的空间变换；用Te表示两幅图像之间的空间变换，εp表示变换坐标和地面真值之间可接受的像素误差，该变换用于评估HOPC算法获得的匹配结果在可接受的像素误差内就被认定为正确匹配，从而生成最终的匹配控制点。

专利名称：一种基于多任务深度神经网络的卫星图像同时超分辨和着色的方法      申请号：2017112248073     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 深度神经网络 任务 同时 卫星图像   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明公开了一种基于多任务深度神经网络的卫星图像同时超分辨和着色的方法，属于图像处理技术领域。本发明主要包括以下步骤：1、制作高分辨率与低分辨率的灰度图像块训练集；2、构建一个多任务的深度神经网络用于模型训练；3、基于构建的深度网络和制作的训练集对网络模型进行训练；4、依据学习的模型参数，输入一幅低分辨率的灰度图像，得到的输出即是重建的高分辨率的彩色图像。本发明通过结合拥有优良性能的深度超分辨网络和着色网络，不仅增强了卫星图像的细节部分，而且还可同时对灰度图像进行着色使它自动产生符合真实感的彩色卫星图像，还减少了执行的步骤和时间，在灰度图像着色、卫星遥感遥测等领域中有着广泛的应用前景。

专利名称：一种基于深度卷积神经网络的时空卫星图像融合方法      申请号：2017111807639     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：卫星 卷积神经网络 卫星图像   相似专利 发布日：2024/07/26  
摘要： 本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的时空卫星图像融合方法。所述基于深度卷积神经网络的时空卫星图像融合方法包括如下步骤：训练阶段：选取对应的Landsat图像和MODIS图像形成Landsat‑MODIS图像对，并对Landsat图像进行下采样，得到接近MODIS空间分辨率的LSR Landsat图像，根据Landsat图像、MODIS图像和LSR Landsat图像的组合进行训练，并分别得到非线性映射CNN网络和超分辨率重建CNN网络；预测阶段：分别选取日期t1和t3的Landsat‑MODIS图像对，基于训练阶段得到的非线性映射CNN网络和超分辨率重建CNN网络，预测位于日期t1和t3之间的日期t2的Landsat预测图像。