[發明專利]一種基于卷積-反卷積網絡的遙感圖像薄云去除方法在審
| 申請號： | 201711344397.6 | 申請日： | 2017-12-15 |
| 公開（公告）號： | CN108022222A | 公開（公告）日： | 2018-05-11 |
| 發明（設計）人： | 李映;陳迪;李文博 | 申請（專利權）人： | 西北工業大學 |
| 主分類號： | G06T5/00 | 分類號： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 西北工業大學專利中心 61204 | 代理人： | 王鮮凱 |
| 地址： | 710072 *** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 卷積 網絡 遙感 圖像 去除 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于卷積-反卷積網絡的遙感圖像薄云去除方法，其特征在于步驟如下：
步驟1、獲取數據：以遙感衛星landsat8在一個重訪周期采集到的兩幅圖像，設為同一地區不同時間點的多時相實驗數據，其中，一幅圖像干凈無云，稱為無云圖像，另外一幅圖像有薄云籠罩，稱為有云圖像；
步驟2、預處理實驗數據：采用envi5.3軟件的Registration功能對云圖像與無云圖像進行配準；再分別將有云圖像和無云圖像以步長128分割為256*256大小的圖像塊集合，將有云圖像塊與對應位置的無云圖像塊組合成訓練樣本對；
步驟3、訓練網絡模型：將訓練樣本對作為網絡模型的輸入進行訓練，其中，以無云圖像塊集合作為訓練目標，以其對應的同源有云圖像塊集合作為訓練數據，進行多層網絡參數訓練，不斷學習有云與無云圖像塊之間的映射關系，直至網絡收斂；
所述網絡模型的網絡結構由多個對稱的卷積-反卷積層鏈式組成，實現端對端的處理，其中前五層卷積層稱為卷積子網絡層，作為特征提取層對圖像內容進行編碼，學習圖像深層次的特征；后五層反卷積層稱為反卷積子網絡層，用于上采樣恢復圖像細節；
步驟4、生成去云圖像：將待處理的有云圖像輸入到已經訓練好的網絡模型中，通過網絡的前向傳播得到輸出結果，即為該圖像經過該網絡實現的薄云去除操作后的去云圖像。
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