[发明专利]一种景象适配性准则训练样本集生成方法

摘要

本发明涉及一种景象适配性准则训练样本集生成方法。对从保障数据中截取的参考图进行直方图对比度拉伸、高斯滤波，旋转、插值、高斯模糊变换和傅里叶噪声添加，生成特征参考图；用特征参考图和截取的基准图进行相关面计算，获得相关面参数集；对参考图进行特征提取计算，得到特征参数集；将相关面参数集和特征参数集划分为正负样本，分别加入训练样本集。本发明可以基于可见光卫星影像快速生成大量的训练样本集数据，而不再拘泥于对大量实时图像的依赖，这提高了工程的可实现性和可操作性，使得工程化的难度降低，同时也使得基于该训练样本集挖掘出的知识准则具有泛化能力。本发明效率高、一致性好且无需人工交互。

主权项

1.一种景象适配性准则训练样本集生成方法，其特征在于，步骤如下：(1)获取可见光卫星影像数据集合，令q为1；(2)从卫星影像数据集合中，获取第q幅场景图像，设置扫描窗口及扫描步长；令f＝1；(3)对第f个扫描位置，截取扫描窗口大小的参考图I，并且以参考图I为中心，截取大于参考图I的基准图M；(4)对参考图I进行预处理，生成特征参考图Z；(5)特征参考图Z和基准图M进行相关面计算，并获得相关面参数集；对参考图I进行特征提取计算，得到特征参数集；(6)将相关面参数集和特征参数集划分为正负样本，并加入训练样本集；(7)判断是否完成第q幅场景图像所有扫描位置的扫描，如果没有完成，则令f加1，返回步骤(3)；如果完成则进入步骤(8)；(8)判断是否完成卫星影像数据集中所有图像的扫描，如果完成，则确定该训练样本集；如果没有则令q值加1，返回步骤(2)。