[发明专利]一种绿光估计模型训练方法及装置、影像合成方法及装置

权利要求书

1.一种绿光估计模型训练方法，其特征在于，包括：

获取反射率样本集；其中，所述反射率样本集包括至少一个反射率样本子集，每个反射率样本子集均包括第一红光反射率、第一蓝光反射率、第一近红外光反射率以及第一绿光反射率；

将每个反射率样本子集包括的所述第一红光反射率、所述第一蓝光反射率、所述第一近红外光反射率作为待训练的绿光估计模型的输入，将对应的所述第一绿光反射率作为所述待训练的绿光估计模型的输出，训练得到所述绿光估计模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每个反射率样本子集包括的所述第一红光反射率、所述第一蓝光反射率、所述第一近红外光反射率作为待训练的绿光估计模型的输入，将对应的所述第一绿光反射率作为所述待训练的绿光估计模型的输出，训练得到所述绿光估计模型，包括：

依次将各个反射率样本子集包括的所述第一红光反射率、所述第一蓝光反射率、所述第一近红外光反射率输入至待训练的绿光估计模型中，得到针对所述输入的反射率样本子集的训练结果；

基于所述训练结果与所述第一绿光反射率，计算本轮训练的误差值；

当计算出的误差值大于设定值时，对所述待训练的绿光估计模型的模型参数进行调整，并利用调整后的所述待训练的绿光估计模型进行下一轮训练过程，直至计算出的误差值小于或等于所述设定值时，确定训练完成。

3.一种影像合成方法，其特征在于，包括：

获取有关目标物反射的第二红光反射率、第二蓝光反射率以及第二近红外光反射率；

将所述第二红光反射率、所述第二蓝光反射率以及所述第二近红外光反射率输入至采用权利要求1或2所述的绿光估计模型训练方法训练得到的绿光估计模型中，得到第二绿光反射率；

基于所述第二红光反射率、所述第二蓝光反射率以及所述第二绿光反射率，合成目标影像；其中，所述目标影像中携带有所述目标物。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述获取有关目标物反射的第二红光反射率之后，所述基于所述第二红光反射率、所述第二蓝光反射率以及所述第二绿光反射率，合成目标影像之前，还包括：

获取太阳天顶角；

根据所述太阳天顶角确定所述第二红光反射率对应的时间区间；

所述基于所述第二红光反射率、所述第二蓝光反射率以及所述第二绿光反射率，合成目标影像，包括：

在所述时间区间内，基于所述第二红光反射率、所述第二蓝光反射率以及所述第二绿光反射率，合成目标影像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述时间区间内，基于所述第二红光反射率、所述第二蓝光反射率以及所述第二绿光反射率，合成目标影像，包括：

根据所述第二近红外光反射率和预设修正参数对所述第二绿光反射率进行修正，得到修正后的第二绿光反射率；

将所述第二红光反射率转换为第一红光像素值，将所述第二蓝光反射率转换为第一蓝光像素值，以及将所述修正后的第一绿光反射率转换为第一绿光像素值；

在所述时间区间内，根据所述第一红光像素值、所述第一蓝光像素值以及所述第一绿光像素值，合成所述目标影像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述时间区间包括白天区间、夜晚区间、以及介于所述白天区间和所述夜晚区间之间的过渡区间中的任意一种。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，当所述时间区间为夜晚区间时，在所述根据所述第一红光像素值、所述第一蓝光像素值以及所述第一绿光像素值，合成所述目标影像之前，还包括：

获取有关所述目标物的亮温值；

所述根据所述第一红光像素值、所述第一蓝光像素值以及所述第一绿光像素值，合成所述目标影像，包括：

基于获取的所述目标物的亮温值分别对所述第一红光像素值、所述第一蓝光像素值和所述第一绿光像素值进行像素处理，确定夜晚区间内对应的第二红光像素值、第二蓝光像素值和第二绿光像素值；

在所述夜晚区间内，根据所述第二红光像素值、所述第二蓝光像素值和所述第二绿光像素值，合成目标影像。