[发明专利]卫星图像处理方法、网络训练方法、相关装置及电子设备

权利要求书

1.一种网络训练方法，包括：

获取训练图像集；所述训练图像集包括训练输入卫星图像，以及与所述训练输入卫星图像对应的训练输出卫星图像，所述训练输入卫星图像的图像参数与所述训练输出卫星图像的图像参数不同，所述图像参数包括图像透明度或者画质参数；

基于目标神经网络，对所述训练输入卫星图像进行特征提取，得到第一特征，将所述第一特征与第二特征进行融合，得到目标特征，并基于所述目标特征和所述训练输入卫星图像进行图像重构，得到第二目标卫星图像；所述第二特征为对所述第一特征进行特征提取后的特征所重构的特征，所述目标神经网络包括第一神经网络或者第二神经网络；

确定所述第二目标卫星图像和所述训练输出卫星图像的差异信息；

基于所述差异信息更新所述目标神经网络的参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标神经网络包括第一神经网络，所述获取训练图像集，包括：

获取训练输出卫星图像；

基于所述训练输出卫星图像进行雾图构造，以生成所述训练输入卫星图像；其中，所述训练输入卫星图像的图像透明度低于所述训练输出卫星图像的图像透明度。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标神经网络包括第二神经网络，所述获取训练图像集，包括：

获取训练输入卫星图像；所述训练输入卫星图像为第一神经网络输出的卫星图像，所述第一神经网络用于对输入的卫星图像进行去雾处理；

对所述训练输入卫星图像的画质参数进行调节，以生成所述训练输出卫星图像。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

获取第一目标卫星图像；

基于第一神经网络对所述第一目标卫星图像进行去雾处理，得到第一卫星图像；

基于第二神经网络对所述第一卫星图像的画质参数进行调节，得到第二卫星图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述获取第一目标卫星图像，包括：

将待处理卫星图像与至少一个待扩展卫星图像进行拼接，得到所述第一目标卫星图像，其中，所述至少一个待扩展卫星图像为与所述待处理卫星图像的边缘重叠的至少一个卫星图像；

所述基于第二神经网络对所述第一卫星图像的画质参数进行调节，得到第二卫星图像之后，还包括：

从所述第二卫星图像中截取目标区域的卫星图像，得到所述目标区域对应的第三卫星图像；其中，所述目标区域为所述待处理卫星图像对应的区域。

6.一种网络训练装置，包括：

第二获取模块，用于获取训练图像集；所述训练图像集包括训练输入卫星图像，以及与所述训练输入卫星图像对应的训练输出卫星图像，所述训练输入卫星图像的图像参数与所述训练输出卫星图像的图像参数不同，所述图像参数包括图像透明度或者画质参数；

特征提取模块，用于基于目标神经网络，对所述训练输入卫星图像进行特征提取，得到第一特征，将所述第一特征与第二特征进行融合，得到目标特征，并基于所述目标特征和所述训练输入卫星图像进行图像重构，得到第二目标卫星图像；所述第二特征为对所述第一特征进行特征提取后的特征所重构的特征，所述目标神经网络包括第一神经网络或者第二神经网络；

确定模块，用于确定所述第二目标卫星图像和所述训练输出卫星图像的差异信息；

更新模块，用于基于所述差异信息更新所述目标神经网络的参数。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述目标神经网络包括第一神经网络，所述第二获取模块包括：

第一获取单元，用于获取训练输出卫星图像；

第一生成单元，用于基于所述训练输出卫星图像进行雾图构造，以生成所述训练输入卫星图像；其中，所述训练输入卫星图像的图像透明度低于所述训练输出卫星图像的图像透明度。