[发明专利]一种卫星序列影像生成对抗超分网络方法

说明书

本发明公开了一种卫星序列影像生成对抗超分网络方法，包括以下步骤：步骤一：构建数据集，包括训练集、验证集和测试集，并对数据集进行预处理，降采样得到低分辨率图像，每一个场景包括n幅低分辨率序列影像和一幅高分辨率ground truth图像；步骤二：采用生成对抗网络模型，将步骤一得到的卫星影像，分别输入至所述模型进行训练，得到超分模型；步骤三：利用步骤二得到的超分模型处理测试集，测试得到的模型性能；本发明利用对同一地区分时多次曝光得到的卫星序列影像，使用生成对抗网络GAN对卫星影像进行超分重建，结合生成对抗网络中博弈对抗的特点，在损失函数中同时兼顾像素级MSE损失和特征级VGG损失，提升卫星影像的空间分辨率。

技术领域

本发明涉及一种网络方法，特别涉及一种卫星序列影像生成对抗超分网络方法，属于卫星图像处理、计算机视觉技术领域。

背景技术

卫星像片图(satellite photo map)简称卫片，也叫卫星图像，是各种人造地球卫星在运行过程中，通过照相机、电视摄象机、多光谱扫描仪等设备，对地面地物进行摄影或扫描所获得的图象资料。其回收的方式有：①通过回收运载工具取得摄影胶片；②在运行过程中，通过电子仪器把图象资料转变为电信信号记录在磁带上，然后回放到地面接收站，记录在视频磁带上，再经过处理系统变换为胶片影象。

随着卫星图像处理的发展，遥感已经广泛应用于军事和民用领域，在农林检测、军事侦察、城市规划等方向起着重要作用。高分辨率遥感影像可以清楚地表达地物目标的空间结构与表层纹理特征，分辨出地物内部更为精细的组成，地物边缘信息也更加清晰，为有效的地学解译分析提供了条件和基础。然而，由于目前成像传感器的局限性和复杂的大气条件，空间分辨率收到限制，而超分辨率技术为人们获得高分辨率遥感卫星图像提供了帮助。超分辨率(SR)技术是用单幅低分辨率(LR)图像或LR图像序列重建HR图像。LR图像序列的亚像素移动通常用于SR图像重建。它们可以从不同传感器的同一区域图像中同时获取。

发明内容

本发明的目的在于提供一种卫星序列影像生成对抗超分网络方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种卫星序列影像生成对抗超分网络方法，包括以下步骤：

步骤一：构建数据集，包括训练集、验证集和测试集，并对数据集进行预处理，降采样得到低分辨率图像，每一个场景包括n幅低分辨率序列影像和一幅高分辨率groundtruth图像；

步骤二：采用生成对抗网络模型，将步骤一得到的卫星影像，分别输入至所述模型进行训练，得到超分模型；

步骤三：利用步骤二得到的超分模型处理测试集，测试得到的模型性能；

步骤四：对步骤三得到的超分图像与高分辨率ground truth进行对比，定量评价的评价指标采用峰值信噪比PSNR。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤一中，构建数据集的内容如下：用卫星序列影像数据来训练网络，以SPOT5为例，所有的训练图像都被随机裁剪成88×88像素大小的斑块，对于测试集，使用启明星微纳卫星影像数据，为了对训练和测试数据进行预处理，使用Bicubic插值对原始序列高分辨率图像进行2倍、4倍、6倍的降采样，每一个场景包括n幅低分辨率序列影像和一幅高分辨率ground truth图像，前者用于训练使用，后者用于跟生成的高分辨率SR影像作对比。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤二中，构建生成对抗网络GAN的内容如下：