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1. (WO2018076138) PROCÉDÉ ET APPAREIL DE DÉTECTION DE CIBLE SUR LA BASE D’UNE IMAGE HYPER-SPECTRALE À HAUTE RÉSOLUTION ET GRANDE ÉCHELLE
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N° de publication : WO/2018/076138 N° de la demande internationale : PCT/CN2016/103070
Date de publication : 03.05.2018 Date de dépôt international : 24.10.2016
CIB :
G06K 9/62 (2006.01)
Déposants : SHENZHEN UNIVERSITY[CN/CN]; Nanhai Ave.3688, Nanshan Shenzhen, Guangdong 518060, CN
Inventeurs : LI, Yanshan; CN
XU, Jianjie; CN
HUANG, Qinghua; CN
XIA, Rongjie; CN
XIE, Weixin; CN
LIU, Peng; CN
Mandataire : HENSEN INTELLECTUAL PROPERTY FIRM; 10H Shangbu Building No.68 Nanyuan Road, Futian Shenzhen, Guangdong 518000, CN
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) TARGET DETECTION METHOD AND APPARATUS BASED ON LARGE-SCALE HIGH-RESOLUTION HYPER-SPECTRAL IMAGE
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL DE DÉTECTION DE CIBLE SUR LA BASE D’UNE IMAGE HYPER-SPECTRALE À HAUTE RÉSOLUTION ET GRANDE ÉCHELLE
(ZH) 基于大尺度高分辨率高光谱图像的目标探测方法及装置
Abrégé : front page image
(EN) A target detection method and apparatus based on a large-scale high-resolution hyper-spectral image. The method comprises: reading a hyper-spectral image corresponding to a target (S101); pre-processing the hyper-spectral image (S102); detecting all candidate spatial spectral domain interest points of the hyper-spectral image to obtain a first set (S103); screening all the candidate spatial spectral domain interest points in the first set according to a response intensity to obtain a second set (S104); performing spectral angle matching according to a spectral curve corresponding to the second set to obtain an image block of a potential target area (S105); performing feature description on the image block, and encoding same to obtain a vector corresponding to the image block (S106); calculating the value of a classification function corresponding to the image block according to the vector corresponding to the image block (S107); if the value of the classification function corresponding to the image block is greater than a classification threshold value, determining that the image block contains the target (S108); if the value of the classification function corresponding to the image block is less than or equal to the classification threshold value, splitting the image block (S109); splitting all the candidate spatial spectral domain interest points according to sub-image blocks to form a first set corresponding to the sub-image blocks (S110); and repeatedly operating on the split sub-image blocks sequentially until the value of a classification function corresponding to a certain sub-image block obtained by means of splitting is greater than the classification threshold value, or a sub-image block obtained by means of splitting reaches a specified minimum size (S111). The detection effect in target detection of a high-resolution hyper-spectral image can be improved.
(FR) La présente invention concerne un procédé et un appareil de détection de cible sur la base d’une image hyper-spectrale à haute résolution et grande échelle. Le procédé comprend les étapes suivantes consistant à : lire une image hyper-spectrale correspondant à une cible (S101) ; prétraiter l’image hyper-spectrale (S102) ; détecter tous les points d’intérêt candidats du domaine spectral spatial de l’image hyper-spectrale pour obtenir un premier ensemble (S103) ; filtrer tous les points d’intérêt candidats du domaine spectral spatial dans le premier ensemble selon une intensité de réponse pour obtenir un second ensemble (S104) ; réaliser une correspondance d’angle spectral selon une courbe spectrale correspondant au second ensemble pour obtenir un bloc d’image d’une zone cible potentielle (S105) ; réaliser une description de caractéristique sur le bloc d’image et la coder pour obtenir un vecteur correspondant au bloc d’image (S106) ; calculer la valeur d’une fonction de classification correspondant au bloc d’image selon le vecteur correspondant au bloc d’image (S107) ; si la valeur de la fonction de classification correspondant au bloc d’image est supérieure à une valeur seuil de classification, déterminer que le bloc d’image contient la cible (S108) ; si la valeur de la fonction de classification correspondant au bloc d’image est inférieure ou égale à la valeur seuil de classification, séparer le bloc d’image (S109) ; séparer tous les points d’intérêt candidats du domaine spectral spatial selon des sous-blocs d'images pour former un premier ensemble correspondant aux sous-blocs d'images (S110) ; et agir de manière répétée et séquentielle sur les sous-blocs d'images séparés jusqu’à ce que la valeur d’une fonction de classification correspondant à un certain sous-bloc d'image obtenu au moyen de la séparation soit supérieure à la valeur seuil de classification, ou qu’un sous-bloc d'image obtenu au moyen de la séparation atteigne une taille minimale spécifiée (S111). La présente invention permet d’améliorer l’effet de détection dans la détection d’une cible d’une image hyper-spectrale à haute résolution.
(ZH) 一种基于大尺度高分辨率高光谱图像的目标探测方法及装置。该方法包括:读取目标对应的高光谱图像(S101);对高光谱图像进行预处理(S102);检测高光谱图像的所有候选空谱域兴趣点,得到第一集合(S103);根据响应强度对第一集合中的候选空谱域兴趣点进行筛选,得到第二集合(S104);根据第二集合对应的光谱曲线进行光谱角匹配,得到潜在目标区域的图像块(S105);对图像块进行特征描述,并编码得到图像块对应的矢量(S106);根据图像块对应的矢量计算图像块对应的分类函数的值(S107);若图像块对应的分类函数的值大于分类阈值,则判定图像块包含目标(S108);若图像块对应的分类函数的值小于或等于分类阈值,则对图像块进行分割(S109);根据子图像块分割所有候选空谱域兴趣点,形成对应子图像块的第一集合(S110);依次对分割后的子图像重复操作,直至分割得到的某一子图像块对应的分类函数的值大于分类阈值,或者分割得到的子图像块达到指定最小尺寸(S111)。能够提高高分辨率的高光谱图像的目标探测中的探测效果。
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)