[发明专利]基于条件对抗神经网络的遥感影像自动匀色方法和装置在审

专利信息
申请号: 202211225174.9 申请日: 2022-10-09
公开(公告)号: CN115526801A 公开(公告)日: 2022-12-27
发明(设计)人: 葛慧斌;李映;王宇翔;沈均平;王鑫超 申请(专利权)人: 航天宏图信息技术股份有限公司;西北工业大学
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06T7/30;G06T3/40
代理公司: 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 代理人: 徐丽
地址: 100094 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 条件 对抗 神经网络 遥感 影像 自动 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种基于条件对抗神经网络的遥感影像自动匀色方法,其特征在于,包括:

获取待匀色遥感影像和色彩模板影像,其中,所述色彩模板影像对应的区域范围包含所述待匀色遥感影像对应的区域范围;

基于地理坐标,按照预设尺寸分别对所述待匀色遥感影像和色彩模板影像进行裁切,得到待匀色遥感影像块和色彩模板影像块;

将所述待匀色遥感影像块和所述色彩模板影像块输入条件对抗神经网络模型,得到所述待匀色遥感影像块对应的目标遥感影像块,其中,所述目标遥感影像块为完成匀色的待匀色遥感影像块;

对所述目标遥感影像块进行拼接,得到完成匀色的遥感影像。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在基于地理坐标,按照预设尺寸分别对所述待匀色遥感影像和色彩模板影像进行裁切,得到待匀色遥感影像块和色彩模板影像块之前,所述方法还包括:

判断所述待匀色遥感影像的地理坐标与所述色彩模板影像的地理坐标之间是否存在偏差;

若是,则对所述待匀色遥感影像和所述色彩模板影像进行影像集合配准处理。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

所述条件对抗神经网络模型为基于Pix2PixHD构建的条件对抗神经网络模型。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述条件对抗神经网络模型包括:第一生成器,第二生成器,第一鉴别器和第二鉴别器,则将所述待匀色遥感影像块和所述色彩模板影像块输入条件对抗神经网络模型,得到所述待匀色遥感影像块对应的目标遥感影像块,包括:

将初始待匀色遥感影像块所述第一生成器,得到初始遥感影像块,其中,所述初始待匀色遥感影像块为所述待匀色遥感影像块中的任意一个待匀色遥感影像块,所述初始遥感影像块为完成匀色的初始待匀色遥感影像块且所述初始遥感影像块的分辨率小于所述初始待匀色遥感影像块的分辨率;

将所述初始待匀色遥感影像块和所述初始遥感影像块输入所述第一鉴别器,得到第一预测概率值,其中,所述第一预测概率值用于表征所述初始待匀色遥感影像块和所述初始遥感影像块是否为一对真实图像;

若所述第一预测概率值大于第一预设阈值,则将所述初始待匀色遥感影像块和所述初始遥感影像块输入所述第二生成器,得到中间遥感影像块,其中,所述中间遥感影像块的分辨率等于所述初始待匀色遥感影像块的分辨率;

将所述中间遥感影像块和初始色彩模板影像块输入所述第二鉴别器,得到第二预测概率值,其中,所述初始色彩模板影像块为与所述初始待匀色遥感影像块的地理坐标相同的色彩模板影像块,所述第二预测概率值用于表征所述中间遥感影像块和所述初始色彩模板影像块是否为一对真实图像;

若所述第二预测概率值大于第二预设阈值,则将所述中间遥感影像块确定为所述目标遥感影像块。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在对所述目标遥感影像块进行拼接,得到完成匀色的遥感影像之前,所述方法还包括:

计算所述目标遥感影像块和所述目标遥感影像块对应的色彩模板影像块之间的目标参数,其中,所述目标参数包括:每个波段的均值、方差和标准差,峰值信噪比;

基于所述目标参数,确定是否对所述目标遥感影像块进行影像色彩纠正。

6.一种基于条件对抗神经网络的遥感影像自动匀色装置,其特征在于,包括:获取单元,裁切单元,匀色单元和拼接单元,其中,

所述获取单元,用于获取待匀色遥感影像和色彩模板影像,其中,所述色彩模板影像对应的区域范围包含所述待匀色遥感影像对应的区域范围;

所述裁切单元,用于基于地理坐标,按照预设尺寸分别对所述待匀色遥感影像和色彩模板影像进行裁切,得到待匀色遥感影像块和色彩模板影像块;

所述匀色单元,用于将所述待匀色遥感影像块和所述色彩模板影像块输入条件对抗神经网络模型,得到所述待匀色遥感影像块对应的目标遥感影像块,其中,所述目标遥感影像块为完成匀色的待匀色遥感影像块;

所述拼接单元,用于对所述目标遥感影像块进行拼接,得到完成匀色的遥感影像。

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