CN112053350A - 一种感兴趣区域遥感数据拼接裁剪处理方法、装置及计算机设备 - Google Patents

一种感兴趣区域遥感数据拼接裁剪处理方法、装置及计算机设备 Download PDF

Info

Publication number
CN112053350A
CN112053350A CN202010923907.0A CN202010923907A CN112053350A CN 112053350 A CN112053350 A CN 112053350A CN 202010923907 A CN202010923907 A CN 202010923907A CN 112053350 A CN112053350 A CN 112053350A
Authority
CN
China
Prior art keywords
remote sensing
interest
sensing data
region
spatial
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010923907.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112053350B (zh
Inventor
范锦龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
National Satellite Meteorological Center
Original Assignee
National Satellite Meteorological Center
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by National Satellite Meteorological Center filed Critical National Satellite Meteorological Center
Priority to CN202010923907.0A priority Critical patent/CN112053350B/zh
Publication of CN112053350A publication Critical patent/CN112053350A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112053350B publication Critical patent/CN112053350B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4038—Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/32—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving image mosaicing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20092—Interactive image processing based on input by user
    • G06T2207/20104—Interactive definition of region of interest [ROI]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明提供了一种感兴趣区域遥感数据拼接裁剪处理方法、装置及计算机设备，所述方法包括：确定遥感数据中感兴趣区域的空间范围和投影信息；判断输入的遥感数据是否需要将投影转为与感兴趣区一致的投影，如果需要，执行转投影程序；如不需要则执行后续步骤；获取所有输入的遥感数据与指定感兴趣区投影一致时的空间范围；根据感兴趣区域的空间范围和输入遥感数据的空间范围信息，生成一个多维矩阵；根据与感兴趣区域的空间位置关系，计算生成的遥感数据的所述多维矩阵的行列取值范围，取值并记录在感兴趣区空间范围内的空间位置；从重叠区涉及的输入遥感数据中取值，与未重叠区合并，赋值为感兴趣区的多维矩阵，并输出所述感兴趣区域的多维矩阵。

Description

一种感兴趣区域遥感数据拼接裁剪处理方法、装置及计算机 设备
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种感兴趣区域遥感数据拼接裁剪处理方法、装置及计算机设备。
背景技术
卫星数据的使用过程中，首先需要将输入数据通过拼接或裁剪生成与感兴趣区空间范围一致的数据，但是由于输入数据的空间范围不固定，有时候为拼接，有时候为裁剪，当利用大量数据时，拼接与裁剪同时存在，处理较为复杂耗时。本发明提出一种技术方法，不需要关注是拼接还是裁剪即可生成感兴趣区遥感数据。
发明内容
现有技术存在的问题：由于输入遥感数据的空间范围不固定，有时候为拼接，有时候为裁剪，当利用大量数据时，拼接与裁剪同时存在，逐步处理较为复杂耗时。
针对现有技术存在的缺陷，第一方面，本发明提供了一种感兴趣区域遥感数据拼接裁剪处理方法，包括：
确定所需感兴趣区域遥感数据的空间范围和投影信息；
判断输入的遥感数据是否与感兴趣区重叠，如果不重叠则去掉，如果重叠执行后续步骤；
判断输入的遥感数据是否需要将投影转为与感兴趣区一致的投影，如果需要，执行转投影程序；如不需要则执行后续步骤；
获取所有输入的遥感数据与指定感兴趣区投影一致时的空间范围；
根据与感兴趣区域的空间位置关系，计算每个输入的遥感数据的重叠区行列取值范围并取值；
根据感兴趣区域的空间范围和每个输入的遥感数据的重叠区空间位置，将每个输入遥感数据统一生成为感兴趣区空间大小的数据，对所有输入数据处理后生成一个多维矩阵；
根据空间重叠区的取值规则，从多维矩阵中取值，生成为二维矩阵，即完成同一数据层的空间拼接与裁剪处理；
如果输入遥感数据有多层，对每一层处理后，最后合并生成最终的感兴趣区域的遥感数据。
进一步，所述获取所有输入的遥感数据与指定感兴趣区投影一致时的空间范围之后，还包括：
判断输入遥感数据的空间范围是否与感兴趣区的空间范围重叠，若存在不重叠，则将不重叠的输入数据去掉。
进一步，所述空间范围信息包括：
空间分辨率和波段数量信息。
进一步，所述确定遥感数据中感兴趣区域的空间范围和投影信息之后，还包括：
获取所有同类输入遥感数据的投影信息、空间范围、空间分辨率、波段数量以及数值类型；
在所述输出所述感兴趣区域的多维矩阵之前，将所述投影信息、空间范围、空间分辨率、波段数量以及数值类型作为附加信息增加在多维矩阵的文件上。
第二方面，本发明提供了一种感兴趣区域遥感数据处理装置，包括：
数据获取模块，用于确定遥感数据中感兴趣区域的空间范围和投影信息；
第一判断模块，用于判断输入的遥感数据是否需要将投影转为与感兴趣区一致的投影，如果需要，执行转投影程序；如不需要则执行后续步骤；
空间范围获取模块，用于获取所有输入的遥感数据与指定感兴趣区投影一致时的空间范围；
取值模块，用于根据与感兴趣区域的空间位置关系，计算每个输入的遥感数据的重叠区行列取值范围并取值；
矩阵生成模块，用于根据感兴趣区域的空间范围和每个输入的遥感数据的重叠区空间位置，将每个输入遥感数据统一生成为感兴趣区空间大小的数据，对所有输入数据处理后生成一个多维矩阵；
裁剪模块，用于根据空间重叠区的取值规则，从多维矩阵中取值，生成为二维矩阵，即完成同一数据层的空间拼接与裁剪处理；
输出模块，用于如果输入遥感数据有多层，对每一层处理后，最后合并生成最终的感兴趣区域的遥感数据。
进一步，还包括：
第二判断模块，用于判断输入遥感数据的空间范围是否与感兴趣区的空间范围重叠，若存在不重叠，则将不重叠的输入数据去掉。
进一步，所述空间范围信息包括：
空间分辨率和波段数量信息。
进一步，还包括：
附加信息获取模块，用于获取所有同类输入遥感数据的投影信息、空间范围、空间分辨率、波段数量以及数值类型；
在所述输出所述感兴趣区域的多维矩阵之前，将所述投影信息、空间范围、空间分辨率、波段数量以及数值类型作为附加信息增加在多维矩阵的文件上。
第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
本发明的有益效果是：
本发明提出一种技术方法，不需要关注是拼接还是裁剪即可生成感兴趣区遥感数据，提高了获取感兴趣区的遥感数据处理效率。
附图说明
图1是本发明的一种感兴趣区域遥感数据拼接裁剪处理方法的流程示意图；
图2是本发明的一种感兴趣区域遥感数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定装备结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
如图1所示，第一方面，本发明提供了一种感兴趣区域遥感数据拼接裁剪处理方法，包括：
S1：确定所需感兴趣区域遥感数据的空间范围和投影信息；
S2：判断输入的遥感数据是否与感兴趣区重叠，如果不重叠则去掉，如果重叠执行后续步骤；
S3：判断输入的遥感数据是否需要将投影转为与感兴趣区一致的投影，如果需要，执行转投影程序；如不需要则执行后续步骤；
S4：获取所有输入的遥感数据与指定感兴趣区投影一致时的空间范围；
S5：根据与感兴趣区域的空间位置关系，计算每个输入的遥感数据的重叠区行列取值范围并取值；
S6：根据感兴趣区域的空间范围和每个输入的遥感数据的重叠区空间位置，将每个输入遥感数据统一生成为感兴趣区空间大小的数据，对所有输入数据处理后生成一个多维矩阵；
S7：根据空间重叠区的取值规则，从多维矩阵中取值，生成为二维矩阵，即完成同一数据层的空间拼接与裁剪处理；
S8：如果输入遥感数据有多层，对每一层处理后，最后合并生成最终的感兴趣区域的遥感数据。
在一些说明性实施例中，所述获取所有输入的遥感数据与指定感兴趣区投影一致时的空间范围之后，还包括：
判断输入遥感数据的空间范围是否与感兴趣区的空间范围重叠，若存在不重叠，则将不重叠的输入数据去掉。
在一些说明性实施例中，所述空间范围信息包括：
空间分辨率和波段数量信息。
在一些说明性实施例中，所述确定遥感数据中感兴趣区域的空间范围和投影信息之后，还包括：
获取所有同类输入遥感数据的投影信息、空间范围、空间分辨率、波段数量以及数值类型；
在所述输出所述感兴趣区域的多维矩阵之前，将所述投影信息、空间范围、空间分辨率、波段数量以及数值类型作为附加信息增加在多维矩阵的文件上。
实施例1
1.指定感兴趣区的空间范围和投影信息
2.获取所有同类输入遥感数据的投影信息、空间范围、空间分辨率和波段数量以及数值类型
3.判断输入遥感数据是否需要将投影转为与感兴趣区一致的投影，如果需要，执行转投影程序，保持同样空间分辨率和数值类型
4.获取所有输入遥感数据与指定感兴趣区投影一致条件下的空间范围
5.判断输入遥感数据的空间范围是否与感兴趣区的空间范围重叠，将不重叠的输入数据去掉
6.根据感兴趣区的空间范围和输入遥感数据的空间分辨率和波段数量，生成一个多维矩阵
7.根据与感兴趣区的空间位置关系，计算留下的遥感数据的矩阵的行列取值范围，取值并记录在感兴趣区空间范围内的空间位置
8.根据空间重叠区取值规则，从重叠区涉及的输入遥感数据中取值，与未重叠区合并，赋值为感兴趣区的多维矩阵
9.输出兴趣区的多维矩阵，并附上投影信息、空间分辨率、波段数、数值类型等信息，生成最终遥感图像文件
如图2所示，第二方面，本发明提供了一种感兴趣区域遥感数据处理装置，包括：
数据获取模块100，用于确定遥感数据中感兴趣区域的空间范围和投影信息；
第一判断模块200，用于判断输入的遥感数据是否需要将投影转为与感兴趣区一致的投影，如果需要，执行转投影程序；如不需要则执行后续步骤；
空间范围获取模块300，用于获取所有输入的遥感数据与指定感兴趣区投影一致时的空间范围；
裁剪模块400，用于根据与感兴趣区域的空间位置关系，计算每个输入的遥感数据的重叠区行列取值范围并取值；
矩阵生成模块500，用于根据感兴趣区域的空间范围和每个输入的遥感数据的重叠区空间位置，将每个输入遥感数据统一生成为感兴趣区空间大小的数据，对所有输入数据处理后生成一个多维矩阵；
取值模块600，用于根据空间重叠区的取值规则，从多维矩阵中取值，生成为二维矩阵，即完成同一数据层的空间拼接与裁剪处理；
输出模块700，用于如果输入遥感数据有多层，对每一层处理后，最后合并生成最终的感兴趣区域的遥感数据。
在一些说明性实施例中，还包括：
第二判断模块，用于判断输入遥感数据的空间范围是否与感兴趣区的空间范围重叠，若存在不重叠，则将不重叠的输入数据去掉。
在一些说明性实施例中，所述空间范围信息包括：
空间分辨率和波段数量信息。
在一些说明性实施例中，还包括：
附加信息获取模块，用于获取所有同类输入遥感数据的投影信息、空间范围、空间分辨率、波段数量以及数值类型；
在所述输出所述感兴趣区域的多维矩阵之前，将所述投影信息、空间范围、空间分辨率、波段数量以及数值类型作为附加信息增加在多维矩阵的文件上。
第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，物流管理服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种感兴趣区域遥感数据拼接裁剪处理方法，其特征在于，包括：
确定所需感兴趣区域遥感数据的空间范围和投影信息；
判断输入的遥感数据是否与感兴趣区重叠，如果不重叠则去掉，如果重叠执行后续步骤；
判断输入的遥感数据是否需要将投影转为与感兴趣区一致的投影，如果需要，执行转投影程序；如不需要则执行后续步骤；
获取所有输入的遥感数据与指定感兴趣区投影一致时的空间范围；
根据与感兴趣区域的空间位置关系，计算每个输入的遥感数据的重叠区行列取值范围并取值；
根据感兴趣区域的空间范围和每个输入的遥感数据的重叠区空间位置，将每个输入遥感数据统一生成为感兴趣区空间大小的数据，对所有输入数据处理后生成一个多维矩阵；
根据空间重叠区的取值规则，从多维矩阵中取值，生成为二维矩阵，即完成同一数据层的空间拼接与裁剪处理；
如果输入遥感数据有多层，对每一层处理后，合并生成最终的感兴趣区域的遥感数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所有输入的遥感数据与指定感兴趣区投影一致时的空间范围之后，还包括：
判断输入遥感数据的空间范围是否与感兴趣区的空间范围重叠，若不重叠，则将不重叠的输入数据去掉。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述空间范围信息包括：
空间分辨率和波段数量信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定遥感数据中感兴趣区域的空间范围和投影信息之后，还包括：
获取所有同类输入遥感数据的投影信息、空间范围、空间分辨率、波段数量以及数值类型；
在所述输出所述感兴趣区域的多维矩阵之前，将所述投影信息、空间范围、空间分辨率、波段数量以及数值类型作为附加信息增加在多维矩阵的文件上。
5.一种感兴趣区域遥感数据处理装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于确定遥感数据中感兴趣区域的空间范围和投影信息；
第一判断模块，用于判断输入的遥感数据是否需要将投影转为与感兴趣区一致的投影，如果需要，执行转投影程序；如不需要则执行后续步骤；
空间范围获取模块，用于获取所有输入的遥感数据与指定感兴趣区投影一致时的空间范围；
取值模块，用于根据与感兴趣区域的空间位置关系，计算每个输入的遥感数据的重叠区行列取值范围并取值；
矩阵生成模块，用于根据感兴趣区域的空间范围和每个输入的遥感数据的重叠区空间位置，将每个输入遥感数据统一生成为感兴趣区空间大小的数据，对所有输入数据处理后生成一个多维矩阵；
裁剪模块，用于根据空间重叠区的取值规则，从多维矩阵中取值，生成为二维矩阵，即完成同一数据层的空间拼接与裁剪处理；
输出模块，用于如果输入遥感数据有多层，对每一层处理后，最后合并生成最终的感兴趣区域的遥感数据。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：
第二判断模块，用于判断输入遥感数据的空间范围是否与感兴趣区的空间范围重叠，若存在不重叠，则将不重叠的输入数据去掉。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述空间范围信息包括：
空间分辨率和波段数量信息。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
附加信息获取模块，用于获取所有同类输入遥感数据的投影信息、空间范围、空间分辨率、波段数量以及数值类型；
在所述输出所述感兴趣区域的多维矩阵之前，将所述投影信息、空间范围、空间分辨率、波段数量以及数值类型作为附加信息增加在多维矩阵的文件上。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～4任一项中所述方法的步骤。
CN202010923907.0A 2020-09-04 2020-09-04 一种感兴趣区域遥感数据拼接裁剪处理方法、装置及计算机设备 Active CN112053350B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010923907.0A CN112053350B (zh) 2020-09-04 2020-09-04 一种感兴趣区域遥感数据拼接裁剪处理方法、装置及计算机设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010923907.0A CN112053350B (zh) 2020-09-04 2020-09-04 一种感兴趣区域遥感数据拼接裁剪处理方法、装置及计算机设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112053350A true CN112053350A (zh) 2020-12-08
CN112053350B CN112053350B (zh) 2024-03-26

Family

ID=73608462

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010923907.0A Active CN112053350B (zh) 2020-09-04 2020-09-04 一种感兴趣区域遥感数据拼接裁剪处理方法、装置及计算机设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112053350B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113125351A (zh) * 2021-03-25 2021-07-16 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) 一种多时次遥感影像优化合成方法及系统

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110282181A1 (en) * 2009-11-12 2011-11-17 Ge Wang Extended interior methods and systems for spectral, optical, and photoacoustic imaging
JP2013163100A (ja) * 2013-05-29 2013-08-22 Toshiba Corp 超音波診断装置
CN104809724A (zh) * 2015-04-21 2015-07-29 电子科技大学 多波段遥感影像的自动精配准方法
CN107194925A (zh) * 2017-05-31 2017-09-22 上海联影医疗科技有限公司 图像处理方法及系统
CN107273904A (zh) * 2017-05-31 2017-10-20 上海联影医疗科技有限公司 图像处理方法及系统
CN108986145A (zh) * 2018-09-07 2018-12-11 中国工商银行股份有限公司 视频图像处理方法及装置
CN109035145A (zh) * 2018-08-02 2018-12-18 广州市鑫广飞信息科技有限公司 基于视频帧匹配信息的视频图像自适应拼接方法及装置
CN109636714A (zh) * 2018-08-30 2019-04-16 沈阳聚声医疗系统有限公司 一种超声宽景成像的图像拼接方法
CN109858450A (zh) * 2019-02-12 2019-06-07 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种十米级空间分辨率遥感影像城镇提取方法及系统
CN111079929A (zh) * 2019-12-20 2020-04-28 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于神经计算的短波单站多目标地理坐标快速估计方法
CN111144250A (zh) * 2019-12-15 2020-05-12 东南大学 融合雷达和光学遥感数据的土地覆盖分类方法
JP2020073066A (ja) * 2020-02-05 2020-05-14 株式会社三洋物産 遊技機
CN111460060A (zh) * 2020-03-04 2020-07-28 华中科技大学 一种用户感兴趣区域遥感影像空间索引方法
CN111581407A (zh) * 2020-04-20 2020-08-25 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) 一种构建全球地理定位参考影像数据库的方法、装置及介质

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110282181A1 (en) * 2009-11-12 2011-11-17 Ge Wang Extended interior methods and systems for spectral, optical, and photoacoustic imaging
JP2013163100A (ja) * 2013-05-29 2013-08-22 Toshiba Corp 超音波診断装置
CN104809724A (zh) * 2015-04-21 2015-07-29 电子科技大学 多波段遥感影像的自动精配准方法
CN107194925A (zh) * 2017-05-31 2017-09-22 上海联影医疗科技有限公司 图像处理方法及系统
CN107273904A (zh) * 2017-05-31 2017-10-20 上海联影医疗科技有限公司 图像处理方法及系统
CN109035145A (zh) * 2018-08-02 2018-12-18 广州市鑫广飞信息科技有限公司 基于视频帧匹配信息的视频图像自适应拼接方法及装置
CN109636714A (zh) * 2018-08-30 2019-04-16 沈阳聚声医疗系统有限公司 一种超声宽景成像的图像拼接方法
CN108986145A (zh) * 2018-09-07 2018-12-11 中国工商银行股份有限公司 视频图像处理方法及装置
CN109858450A (zh) * 2019-02-12 2019-06-07 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种十米级空间分辨率遥感影像城镇提取方法及系统
CN111144250A (zh) * 2019-12-15 2020-05-12 东南大学 融合雷达和光学遥感数据的土地覆盖分类方法
CN111079929A (zh) * 2019-12-20 2020-04-28 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于神经计算的短波单站多目标地理坐标快速估计方法
JP2020073066A (ja) * 2020-02-05 2020-05-14 株式会社三洋物産 遊技機
CN111460060A (zh) * 2020-03-04 2020-07-28 华中科技大学 一种用户感兴趣区域遥感影像空间索引方法
CN111581407A (zh) * 2020-04-20 2020-08-25 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) 一种构建全球地理定位参考影像数据库的方法、装置及介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ALBERTO ALONSO-GONZALEZ: "Processing Multidimensional SAR and Hyperspectral Images With Binary Partition Tree", 《IEEE XPLORE》 *
张宁: "基于Landsat8遥感影像的沈阳市水稻种植信息提取及动态监测", 《CNKI中国知网》 *
李婷: "无人机影像拼接关键技术研究", 《CNKI中国知网》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113125351A (zh) * 2021-03-25 2021-07-16 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) 一种多时次遥感影像优化合成方法及系统
CN113125351B (zh) * 2021-03-25 2022-11-29 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) 一种多时次遥感影像优化合成方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN112053350B (zh) 2024-03-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Pain et al. Deep learning-based image reconstruction and post-processing methods in positron emission tomography for low-dose imaging and resolution enhancement
US9317965B2 (en) Uniform point cloud decimation
Bengs et al. Three-dimensional deep learning with spatial erasing for unsupervised anomaly segmentation in brain MRI
CN110246200B (zh) 磁共振心脏电影成像方法、装置及磁共振扫描仪
CN112053350A (zh) 一种感兴趣区域遥感数据拼接裁剪处理方法、装置及计算机设备
KR101885562B1 (ko) 제1 의료 영상의 관심 영역을 제2 의료 영상 위에 맵핑하는 방법 및 이를 이용한 장치
CN115272250B (zh) 确定病灶位置方法、装置、计算机设备和存储介质
CN103714236A (zh) 医学图像显示装置及医学图像显示方法
CN114067964B (zh) 医疗影像数据的处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113254568B (zh) 一种与地图服务结合的实时分析处理方法、装置及介质
CN116363247B (zh) 高像素图像的ct重建方法、装置及存储介质
CN116912791A (zh) 目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112652056B (zh) 一种3d信息展示方法及装置
CN111369425B (zh) 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN115774537A (zh) 医疗影像系统的图像显示方法、装置以及医疗影像系统
WO2023231141A1 (zh) 非相干孔径合成像差校正方法及装置
JP7048760B2 (ja) 領域修正装置、方法およびプログラム
Chen et al. Fast and accurate 3D reconstruction of plants using mvsnet and multi-view images
CN112149719A (zh) 一种多用途一站式遥感分类方法、装置及计算机设备
Xu Image Fusion and Stylization Processing Based on Multiscale Transformation and Convolutional Neural Network
CN118866268A (zh) 一种口腔医疗图像的整合方法及智能医疗系统
JP2022526126A (ja) 訓練された深層神経網モデルの再現性能を改善する方法及びそれを用いた装置
CN118644406B (zh) 全息图像多目标自动融合方法、装置、设备、介质及产品
CN118628413B (zh) 图像修复方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
KR102739982B1 (ko) 휴식 상태 기능성 자기공명 영상의 노이즈를 제거하는 방법 및 이를 위한 장치

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant