CN105528797A - 一种光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法，应用于微小型无人机光学影像中，包括如下步骤：A：空三加密：根据POS数据和相机数据对原始影像分别进行空三加密，得到影像的高精度POS数据和测区DEM；B：正射纠正：根据高精度POS数据和测区DEM，对影像进行数字微分纠正，得到单张正射影像；C：影像匀色：构建全局匀色模板，进行单张影像的批量处理匀色，并对各影像的重叠区进行色彩融合；D：影像镶嵌：采用镶嵌线算法，将具有重叠度的影像进行拼接，输出影像图。本发明应用于微小型无人机光学影像全自动化处理，有效解决单幅及重叠区间色彩不一致问题，可以实现任意重叠度的影像的自动镶嵌处理。
Description
技术领域
本发明涉及微小型无人机光学影像的数据处理技术，尤其涉及的是一种光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法。
背景技术
不同于常规大数码影像，微小型无人机光学影像存在像幅小，像片数量多，影像倾角大、重叠度高且不规则、色彩不均匀等问题，如何快速拼接生成测区全景影像图对数据处理技术提出了更高的要求。
在无人机影像快拼处理过程中涉及到两个关键技术：影像匀色技术、影像镶嵌技术，其处理技术好坏直接影响无人机影像的成图质量。影像匀色技术主要是对色彩一致性处理方面，当前算法大部分只是考虑单幅或局部影像之间色彩一致性处理方面，很少有基于全局的角度出发，导致单张影像或多张影像间色彩过渡不均匀，影响成图美观，且一般需要人工选择参考影像模板，极大限制数据的自动化批处理。正射影像镶嵌技术包括两种常用的镶嵌算法：基于常规Voronoi图和基于顾及重叠面的影像镶嵌算法。前者对于大重叠度的影像具有较好的效果，但对于重叠度较小或影像中心点偏移大的情形，边缘的镶嵌效果很差；而后者正好相反，对于大重叠影像镶嵌，则成图容易出现“空洞”或“裂缝”现象，两种算法都不能很好的适应任意重叠的影像拼接，且当影像接边精度差时，存在错位等现象，严重影响数据处理速度和效果。
因此，现有技术存在缺陷，需要改进。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种应用于微小型无人机光学影像全自动化处理，有效解决单幅及重叠区间色彩不一致问题，可以实现任意重叠度的影像的自动镶嵌处理的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法。
本发明的技术方案如下：一种光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法，应用于微小型无人机光学影像中，包括如下步骤：A：空三加密：根据POS数据和相机数据对原始影像分别进行空三加密，得到影像的高精度POS数据和测区DEM；B：正射纠正：根据高精度POS数据和测区DEM，对影像进行数字微分纠正，得到单张正射影像；C：影像匀色：构建全局匀色模板，进行单张影像的批量处理匀色，并对各影像的重叠区进行色彩融合；D：影像镶嵌：采用镶嵌线算法，将具有重叠度的影像进行拼接，输出影像图。
应用于上述技术方案，所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法中，步骤C中，构建全局匀色模板，进行单张影像的批量处理匀色的步骤具体如下：C1：构建所有待处理单张影像的金字塔；C2：统计测区内所有影像的灰度均值、方差、直方图信息，形成全局匀色模板；C3：根据单张影像的金字塔和全局匀色模板，构建从单张影像到全局匀色模板的色彩转换模型；C4：根据色彩转换模型，从全局的角度重建所有影像。
应用于上述技术方案，所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法中，步骤C中，对各影像的重叠区进行色彩融合的步骤具体如下：C5：在两幅原始影像重叠区域提取初始接缝线，生成重叠区域的掩膜影像；C6：生成掩膜影像的高斯金字塔；C7：分别对两幅具有重叠的原始影像生成拉普拉斯金字塔；C8：根据掩膜影像的高斯金字塔中的多尺度掩膜，对两幅原始影像对应的拉普拉斯金字塔中的影像进行融合处理，构建融合后的影像金字塔；C9：使用融合处理后的影像金字塔，重建一幅新影像。
应用于上述技术方案，所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法中，步骤D中，执行步骤具体如下：D1：使用八领域边界跟踪方法提取所有待镶嵌影像的有效区域，并使用改进的道格拉斯算法将轮廓线简化为四边形；D2：影像有效区域重叠度的计算，并根据计算的重叠大小，选择基于常规Voronoi图镶嵌算法或基于顾及重叠面的镶嵌算法生成接缝线网络；D3：采用扫描线快速填充法进行影像快速拼接处理，输出镶嵌后的影像图。
应用于上述技术方案，所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法中，步骤D2之前，还执行步骤D20：设置影像有效区域重叠度的阈值；并且，步骤D2中，在重叠度大于或等于阈值时，选择基于常规Voronoi图镶嵌算法生成接缝线网络，在重叠度小于阈值时，选择基于顾及重叠面的镶嵌算法生成接缝线网络，并且，在其他情形时，采用分区构建拼接线网络。
应用于上述技术方案，所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法中，步骤D2中，选择基于常规Voronoi图镶嵌算法或基于顾及重叠面的镶嵌算法生成接缝线网络时，其具体内容包括：影像重叠区域检测、重叠区域垂直二分法剖分或重叠区域中轴线、多边形边界裁剪和构建接缝线网络拓扑关系。
应用于上述技术方案，所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法中，采用分区构建拼接线网络时，其具体为以重叠度不满足前两种情况的影像为界限，对测区影像进行分区，并在每个分区内部分别构建接缝线网络。
应用于上述技术方案，所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法中，在步骤D3之前，还执行步骤D30：生成接缝线网络空间索引，以减少大量的逻辑判断运算。
应用于上述技术方案，所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法中，在步骤D3中，在对影像进行快速拼时，还在接缝线领域内，采用加权融合处理实现重叠区域的亮度与颜色平滑过渡。
应用于上述技术方案，所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法中，在输出影像图之后，还对接边精度差的影像拼接，还进行二次匹配纠正策略，其具体包括：E1：选取两幅具有重叠关系的影像，在重叠区域，使用SIFT算法，在重叠区域内寻找影像特征点，并对其进行匹配处理，提取出一定数量的影像同名点对；E2：使用提取到的同名点对，构建并解算两幅影像间的局部线性变换模型；E3：使用得到的变换模型，对两影像的重叠区域的像元阵列进行重新定位与采样；E4：重复执行步骤C和D。
采用上述方案，本发明提供了专门针对微小型无人机光学影像进行快速拼接的影像处理算法，包括从原始资料的空三加密、正射纠正、影像匀色到最终镶嵌出图的全自动化处理流程，其中影像匀色方面采用测区宏观色彩控制和局部重叠区域色彩融合的方法，有效解决单幅及重叠区间色彩不一致问题。影像镶嵌方面则克服两算法各自的缺陷，提出一种自适应综合新算法，以影像间的重叠度作为评判依据，将两个经典算法融为一体，实现任意重叠度的影像的自动镶嵌处理。
附图说明
图1为本发明的全自动化处理流程图；
图2为本发明中影像镶嵌流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例，对本发明进行详细说明。
本实施例提供了一种光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法，应用于微小型无人机光学影像中，操作简单，无须人工干预，仅需原始影像和POS数据中的GPS数据，即可完成影像从空三到镶嵌出图的全自动化处理流程。
具体地，如图1所示，该方法包括如下步骤：首先，步骤A，对原始影像进行空三加密，具体地，根据原始影像、相机信息和机载POS信息对原始影像进行特征点提取，同名点匹配，经严密平差算法得到影像高精度的POS数据，并通过共线方程得到加密点物方坐标，经滤波处理，得到测区DEM。
然后，步骤B，对影像进行正射纠正，具体为根据高精度POS数据和测区DEM，对影像进行数字微分纠正，得到单张正射影像。
接着，进行步骤C，进行影像匀色，其中，通过计算全局匀色模板，进行单张影像的批量处理匀色，消除单张影像内部的色彩不均匀问题，并通过重叠区的色彩融合模式，解决影像间的色彩不一致问题。
在步骤C中，在构建全局匀色模板，进行单张影像的批量处理匀色时，通过以下具体步骤进行：步骤C1：构建所有待处理单张影像的影像金字塔，通过构建的影像金字塔便于影像信息统计；然后步骤C2：统计测区内所有影像的灰度均值、方差、直方图信息，形成全局匀色模板；在形成全局匀色模板之后，通过步骤C3：根据单张影像的影像金字塔和全局匀色模板，构建从单张影像到全局匀色模板的色彩转换模型；最后，步骤C4：再根据构建的色彩转换模型，从全局的角度重建所有影像。
在经过全局色彩均衡后的影像，在局部重叠区域色彩仍然存在细微差异，为了实现影像的无缝拼接，必须进行局部重叠区域的色彩过渡，对各影像的重叠区进行色彩融合的步骤具体如下：首先，步骤C5：在两幅原始影像重叠区域提取初始接缝线，生成重叠区域的掩膜影像；接着步骤C6：生成掩膜影像的高斯金字塔；然后，步骤C7：分别对两幅具有重叠的原始影像生成拉普拉斯金字塔；其中，拉普拉斯金字塔与高斯金字塔是一个图像集合，集合中的所有图像都源于一幅图像，是通过连续下采样获得。高斯金字塔是向下采样图像，而拉普拉斯金字塔是向上重建图像。然后，步骤C8：根据掩膜影像的高斯金字塔中的多尺度掩膜，对两幅原始影像对应的拉普拉斯金字塔中的影像进行融合处理，构建融合后的影像金字塔；最后，步骤C9：使用融合处理后的影像金字塔，重建一幅新影像。
如此，强大的影像自适应匀色算法，无须人工制作参考影像模板，自动统计全局色彩信息，实现影像内部色彩均衡过渡，重叠区域色彩融合处理，保证影像间色彩一致。
并且，在完成影像匀色步骤之后，即对影像进行镶嵌，即步骤D中，采用镶嵌线算法，将具有重叠度的影像进行拼接，输出影像图。
其中，镶嵌线算法是采用综合镶嵌算法，其是结合了基于常规Voronoi图和基于顾及重叠面的两算法的优势，摒弃二者不足，提出一种综合镶嵌算法，将两算法无缝的集成在一起。
具体，如图2所示，首先是步骤D1：使用八领域边界跟踪方法提取所有待镶嵌影像的有效区域，并使用改进的道格拉斯算法将轮廓线简化为四边形；然后，步骤D2：影像有效区域重叠度的计算，并根据计算的重叠大小，选择基于常规Voronoi图镶嵌算法或基于顾及重叠面的镶嵌算法生成接缝线网络；其中，计算影像有效区域重叠度之前，还执行步骤D20：设置影像有效区域重叠度的阈值；其中，阈值的大小根据重叠拼接的实际需要设置。
并且，步骤D2中，在重叠度大于或等于阈值时，选择基于常规Voronoi图镶嵌算法生成接缝线网络，在重叠度小于阈值时，选择基于顾及重叠面的镶嵌算法生成接缝线网络，并且，在其他情形时，采用分区构建拼接线网络。
其中，在重叠度大于或等于阈值，选择基于常规Voronoi图镶嵌算法时，其具体内容包括：影像重叠区域检测、重叠区域垂直二分法剖分、多边形边界裁剪和构建接缝线网络拓扑关系；在重叠度小于阈值，选择基于顾及重叠面的镶嵌算法生成接缝线网络时，其具体内容包括：影像重叠区域检测、重叠区域中轴线、多边形边界裁剪和构建接缝线网络拓扑关系；在其他情形，采用分区构建拼接线网络时，其具体为以重叠度不满足前两种情况的影像为界限，对测区影像进行分区，并在每个分区内部分别构建接缝线网络。
如此，在生产拼接线网络之后，即对影像镶嵌处理，即步骤D3：采用扫描线快速填充法进行影像快速拼接处理，输出镶嵌后的影像图。并且，在拼接处理之前之前，还执行步骤D30：即生成接缝线网络空间索引，以减少大量的逻辑判断运算。如此，在步骤D3中，使用基于接缝线网络扫描线填充的方法实现影像快速镶嵌操作，并且，在对影像进行快速拼时，还在接缝线领域内，采用加权融合处理实现重叠区域的亮度与颜色平滑过渡。
如此，通过多种影像镶嵌策略，从容应对无人机影像不规则排列、旋偏角较大、重叠度不规则等复杂情况，保障任意重叠度影像都可做到完美镶嵌。
最后，在输出影像图之后，还对接边精度差的影像拼接，还进行二次匹配纠正策略，其具体包括：步骤E1：选取两幅具有重叠关系的影像，在重叠区域，使用SIFT算法，在重叠区域内寻找影像特征点，并对其进行匹配处理，提取出一定数量的影像同名点对；然后，步骤E2：使用提取到的同名点对，构建并解算两幅影像间的局部线性变换模型；接着，步骤E3：使用得到的变换模型，对两影像的重叠区域的像元阵列进行重新定位与采样；在完成二次匹配纠正策略之后，即执行步骤E4：即重复执行步骤C和D，输出二级匹配纠正策略处理后的影像图。
如此，提供二次匹配几何纠正算法，可适应接边精度较差影像的镶嵌，有效消除地物重影现象，实现影像无缝拼接。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法，应用于微小型无人机光学影像中，其特征在于，包括如下步骤：
A：空三加密：根据POS数据和相机数据对原始影像分别进行空三加密，得到影像的高精度POS数据和测区DEM；
B：正射纠正：根据高精度POS数据和测区DEM，对影像进行数字微分纠正，得到单张正射影像；
C：影像匀色：构建全局匀色模板，进行单张影像的批量处理匀色，并对各影像的重叠区进行色彩融合；
D：影像镶嵌：采用镶嵌线算法，将具有重叠度的影像进行拼接，输出影像图。
2.根据权利要求1所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法，其特征在于：步骤C中，构建全局匀色模板，进行单张影像的批量处理匀色的步骤具体如下：
C1：构建所有待处理单张影像的金字塔；
C2：统计测区内所有影像的灰度均值、方差、直方图信息，形成全局匀色模板；
C3：根据单张影像的金字塔和全局匀色模板，构建从单张影像到全局匀色模板的色彩转换模型；
C4：根据色彩转换模型，从全局的角度重建所有影像。
3.根据权利要求1或2所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法，其特征在于：步骤C中，对各影像的重叠区进行色彩融合的步骤具体如下：
C5：在两幅原始影像重叠区域提取初始接缝线，生成重叠区域的掩膜影像；
C6：生成掩膜影像的高斯金字塔；
C7：分别对两幅具有重叠的原始影像生成拉普拉斯金字塔；
C8：根据掩膜影像的高斯金字塔中的多尺度掩膜，对两幅原始影像对应的拉普拉斯金字塔中的影像进行融合处理，构建融合后的影像金字塔；
C9：使用融合处理后的影像金字塔，重建一幅新影像。
4.根据权利要求1所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法，其特征在于：步骤D中，执行步骤具体如下：
D1：使用八领域边界跟踪方法提取所有待镶嵌影像的有效区域，并使用改进的道格拉斯算法将轮廓线简化为四边形；
D2：影像有效区域重叠度的计算，并根据计算的重叠大小，选择基于常规Voronoi图镶嵌算法或基于顾及重叠面的镶嵌算法生成接缝线网络；
D3：采用扫描线快速填充法进行影像快速拼接处理，输出镶嵌后的影像图。
5.根据权利要求4所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法，其特征在于：步骤D2之前，还执行步骤D20：设置影像有效区域重叠度的阈值；并且，步骤D2中，在重叠度大于或等于阈值时，选择基于常规Voronoi图镶嵌算法生成接缝线网络，在重叠度小于阈值时，选择基于顾及重叠面的镶嵌算法生成接缝线网络，并且，在其他情形时，采用分区构建拼接线网络。
6.根据权利要求5所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法，其特征在于：步骤D2中，选择基于常规Voronoi图镶嵌算法或基于顾及重叠面的镶嵌算法生成接缝线网络时，其具体内容包括：影像重叠区域检测、重叠区域垂直二分法剖分或重叠区域中轴线、多边形边界裁剪和构建接缝线网络拓扑关系。
7.根据权利要求5所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法，其特征在于：采用分区构建拼接线网络时，其具体为以重叠度不满足前两种情况的影像为界限，对测区影像进行分区，并在每个分区内部分别构建接缝线网络。
8.根据权利要求4所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法，其特征在于：在步骤D3之前，还执行步骤D30：生成接缝线网络空间索引，以减少大量的逻辑判断运算。
9.根据权利要求4所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法，其特征在于：在步骤D3中，在对影像进行快速拼时，还在接缝线领域内，采用加权融合处理实现重叠区域的亮度与颜色平滑过渡。
10.根据权利要求1-9任一所述的光学影像色彩一致性自适应处理与快速镶嵌方法，其特征在于：在输出影像图之后，还对接边精度差的影像拼接，还进行二次匹配纠正策略，其具体包括：
E1：选取两幅具有重叠关系的影像，在重叠区域，使用SIFT算法，在重叠区域内寻找影像特征点，并对其进行匹配处理，提取出一定数量的影像同名点对；
E2：使用提取到的同名点对，构建并解算两幅影像间的局部线性变换模型；
E3：使用得到的变换模型，对两影像的重叠区域的像元阵列进行重新定位与采样;
E4：重复执行步骤C和D。
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Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106846285A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-06-13 | 苏州中科天启遥感科技有限公司 | 高性能遥感影像合成方法及装置 |
| CN108257130A (zh) * | 2018-02-08 | 2018-07-06 | 重庆市地理信息中心 | 一种航空正射影像全景图拉花区域快速检测方法 |
| CN108416758A (zh) * | 2018-02-09 | 2018-08-17 | 天津航天中为数据系统科技有限公司 | 一种火场红外影像实时成图方法 |
| CN109242791A (zh) * | 2018-08-22 | 2019-01-18 | 东北农业大学 | 一种针对破损植物叶片的批量修复方法 |
| CN109410136A (zh) * | 2018-10-10 | 2019-03-01 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 基于最短传递路径的匀色方法及处理装置 |
| CN109635834A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-04-16 | 中铁上海工程局集团有限公司 | 一种网格模型智能化镶嵌的方法及系统 |
| CN109671021A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-04-23 | 北京航天宏图信息技术股份有限公司 | 一种影像拼接接缝线网络的生成方法和装置 |
| CN110136219A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-08-16 | 太原理工大学 | 一种基于多源数据融合的二三维地图展示方法 |
| CN110929782A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-03-27 | 天津大学 | 一种基于正射影像图对比的河道异常检测方法 |
| CN111325148A (zh) * | 2020-02-20 | 2020-06-23 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 遥感影像的处理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN111340895A (zh) * | 2020-02-18 | 2020-06-26 | 浙江工业大学 | 一种基于金字塔多尺度融合的影像色彩一致化方法 |
| CN111402167A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-07-10 | 重庆市勘测院 | 一种影像色彩归一方法 |
| CN112967360A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-06-15 | 自然资源部国土卫星遥感应用中心 | 顾及多维度的合成孔径雷达影像Voronoi多边形镶嵌方法 |
| CN113008206A (zh) * | 2021-03-29 | 2021-06-22 | 深圳飞马机器人科技有限公司 | 空中三角测量成图方法、装置、飞行器及计算机可读存储介质 |
| CN114519671A (zh) * | 2022-02-16 | 2022-05-20 | 天津中科无人机应用研究院 | 无人机遥感影像动态快速拼接方法 |
| CN114612631A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-06-10 | 自然资源部重庆测绘院 | 一种基于InSAR技术的高精度无漏洞DSM提取方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102506824A (zh) * | 2011-10-14 | 2012-06-20 | 航天恒星科技有限公司 | 一种城市低空无人机系统生成数字正射影像图的方法 |
| CN103489171A (zh) * | 2013-09-22 | 2014-01-01 | 武汉大学 | 基于标准色彩库的大范围遥感影像自动化匀光匀色方法 |
-
2015
- 2015-12-02 CN CN201510868735.0A patent/CN105528797B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102506824A (zh) * | 2011-10-14 | 2012-06-20 | 航天恒星科技有限公司 | 一种城市低空无人机系统生成数字正射影像图的方法 |
| CN103489171A (zh) * | 2013-09-22 | 2014-01-01 | 武汉大学 | 基于标准色彩库的大范围遥感影像自动化匀光匀色方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| BANGSONG WANG ET AL.: ""A Uniform SIFT-Like Algorithm for SAR Image Registration"", 《IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS》 * |
| 张海荣等: ""航空影像自动化镶嵌及几何纠正"", 《测绘科学》 * |
| 潘俊等: ""接缝线网络的自动生成及优化方法"", 《测绘学报》 * |
| 陈继溢等: ""无地面控制的无人机影像全自动快速拼接"", 《遥感信息》 * |
| 韩宇韬: ""数字正射影像镶嵌中色彩一致性处理的若干问题研究"", 《中国博士学位论文全文数据库 基础科学辑》 * |
Cited By (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106846285A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-06-13 | 苏州中科天启遥感科技有限公司 | 高性能遥感影像合成方法及装置 |
| CN108257130A (zh) * | 2018-02-08 | 2018-07-06 | 重庆市地理信息中心 | 一种航空正射影像全景图拉花区域快速检测方法 |
| CN108416758A (zh) * | 2018-02-09 | 2018-08-17 | 天津航天中为数据系统科技有限公司 | 一种火场红外影像实时成图方法 |
| CN108416758B (zh) * | 2018-02-09 | 2022-03-15 | 天津航天中为数据系统科技有限公司 | 一种火场红外影像实时成图方法 |
| CN109242791A (zh) * | 2018-08-22 | 2019-01-18 | 东北农业大学 | 一种针对破损植物叶片的批量修复方法 |
| CN109410136B (zh) * | 2018-10-10 | 2020-10-27 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 基于最短传递路径的匀色方法及处理装置 |
| CN109410136A (zh) * | 2018-10-10 | 2019-03-01 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 基于最短传递路径的匀色方法及处理装置 |
| CN109635834A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-04-16 | 中铁上海工程局集团有限公司 | 一种网格模型智能化镶嵌的方法及系统 |
| CN109671021A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-04-23 | 北京航天宏图信息技术股份有限公司 | 一种影像拼接接缝线网络的生成方法和装置 |
| CN110136219A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-08-16 | 太原理工大学 | 一种基于多源数据融合的二三维地图展示方法 |
| CN110929782A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-03-27 | 天津大学 | 一种基于正射影像图对比的河道异常检测方法 |
| CN111340895B (zh) * | 2020-02-18 | 2022-03-18 | 浙江工业大学 | 一种基于金字塔多尺度融合的影像色彩一致化方法 |
| CN111340895A (zh) * | 2020-02-18 | 2020-06-26 | 浙江工业大学 | 一种基于金字塔多尺度融合的影像色彩一致化方法 |
| CN111325148A (zh) * | 2020-02-20 | 2020-06-23 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 遥感影像的处理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN111402167A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-07-10 | 重庆市勘测院 | 一种影像色彩归一方法 |
| CN111402167B (zh) * | 2020-03-19 | 2023-04-18 | 重庆市勘测院 | 一种影像色彩归一方法 |
| CN113008206A (zh) * | 2021-03-29 | 2021-06-22 | 深圳飞马机器人科技有限公司 | 空中三角测量成图方法、装置、飞行器及计算机可读存储介质 |
| CN113008206B (zh) * | 2021-03-29 | 2022-08-23 | 深圳飞马机器人科技有限公司 | 空中三角测量成图方法、装置、飞行器及计算机可读存储介质 |
| CN112967360A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-06-15 | 自然资源部国土卫星遥感应用中心 | 顾及多维度的合成孔径雷达影像Voronoi多边形镶嵌方法 |
| CN112967360B (zh) * | 2021-04-23 | 2024-05-03 | 自然资源部国土卫星遥感应用中心 | 顾及多维度的合成孔径雷达影像Voronoi多边形镶嵌方法 |
| CN114519671A (zh) * | 2022-02-16 | 2022-05-20 | 天津中科无人机应用研究院 | 无人机遥感影像动态快速拼接方法 |
| CN114519671B (zh) * | 2022-02-16 | 2022-11-01 | 天津中科无人机应用研究院 | 无人机遥感影像动态快速拼接方法 |
| CN114612631A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-06-10 | 自然资源部重庆测绘院 | 一种基于InSAR技术的高精度无漏洞DSM提取方法 |
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Denomination of invention: An adaptive processing and fast mosaic method for color consistency of optical image Effective date of registration: 20210609 Granted publication date: 20180522 Pledgee: Shenzhen hi tech investment small loan Co.,Ltd. Pledgor: SHENZHEN FEIMA ROBOTICS Co.,Ltd. Registration number: Y2021980004561 |
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Date of cancellation: 20221121 Granted publication date: 20180522 Pledgee: Shenzhen hi tech investment small loan Co.,Ltd. Pledgor: SHENZHEN FEIMA ROBOTICS Co.,Ltd. Registration number: Y2021980004561 |
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Address after: 518000, 1st Floor, 16th Building, Zhiheng Industrial Park, Nantou Street, Nanshan District, Shenzhen City, Guangdong Province Patentee after: Shenzhen Pegasus Robotics Co.,Ltd. Address before: 518000, 1st Floor, 16th Building, Zhiheng Industrial Park, Nantou Street, Nanshan District, Shenzhen City, Guangdong Province Patentee before: SHENZHEN FEIMA ROBOTICS Co.,Ltd. |
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Address after: 518000, 13th Floor, Building A4, Nanshan Zhiyuan, No. 1001 Xueyuan Avenue, Changyuan Community, Taoyuan Street, Nanshan District, Shenzhen, Guangdong Province Patentee after: Shenzhen Pegasus Robotics Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: 518000, 1st Floor, 16th Building, Zhiheng Industrial Park, Nantou Street, Nanshan District, Shenzhen City, Guangdong Province Patentee before: Shenzhen Pegasus Robotics Co.,Ltd. Country or region before: China |