[發明專利]一種多尺度生成對抗網絡的異源遙感圖像配準方法及裝置有效
| 申請號： | 201910279035.6 | 申請日： | 2019-04-09 |
| 公開（公告）號： | CN109978897B | 公開（公告）日： | 2020-05-08 |
| 發明（設計）人： | 杜文亮;周勇;趙佳琦 | 申請（專利權）人： | 中國礦業大學 |
| 主分類號： | G06T7/11 | 分類號： | G06T7/11;G06T7/33;G06T7/40;G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 梁天彥 |
| 地址： | 221008 江蘇省徐*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 尺度 生成 對抗 網絡 遙感 圖像 方法 裝置 | ||
1.一種多尺度生成對抗網絡的異源遙感圖像配準方法，其特征在于：包括如下步驟：
(1)從兩組高分辨率異源遙感圖像數據中獲取成對的訓練樣本，兩組高分辨率異源遙感圖像數據中的數據互為一一匹配，成對的訓練樣本中的兩張圖像分別為兩組高分辨率異源遙感圖像數據中一一匹配的數據，將成對的訓練樣本中的兩張圖像分別稱為輸入圖像和目標圖像；
(2)采用分割方法對圖像進行圖像分割，獲得多尺度分割圖像；
(3)構建基于圖像分割的多尺度生成對抗網絡Ⅰ；基于圖像分割的多尺度生成對抗網絡Ⅰ包括一個多尺度生成器GM和一個多尺度判別器DM，滿足：
其中：x為輸入圖像，y為對應輸入圖像x的目標圖像，·(r)為在尺度空間r的圖像·，尺度空間1中的圖像尺寸是尺度空間2中的圖像尺寸的2倍，尺度空間2中的圖像尺寸是尺度空間3中的圖像尺寸的2倍，x(r)和y(r)分別為在尺度空間r的輸入圖像x和目標圖像y，表示輸入圖像x和目標圖像y的對抗損失函數，S(x)表示輸入圖像x經k-means圖像分割法分割后獲得的分割圖像，GM(x,S(x))(r)為輸入圖像x與分割圖像S(x)經多尺度生成器GM后在尺度空間r下獲得的生成圖像，DM(r)(x(r),y(r))和DM(r)(x(r),GM(x,S(x))(r))為在尺度空間r下判別器DM(r)對圖像組合(x(r),y(r))和圖像組合(x(r),GM(x,S(x))(r))的判別結果，表示數學期望，(x(r),y(r))～pdata(x(r),y(r))表示變量(x(r),y(r))服從數據分布pdata(x(r),y(r))，x(r)～pdata(x(r))表示變量x(r)服從數據分布pdata(x(r))；
(4)構建多尺度圖像塊生成對抗網絡Ⅱ；
(5)訓練兩個生成對抗網絡；按照下面的損失函數訓練兩個生成對抗網絡：
其中：表示多尺度生成對抗網絡Ⅰ和多尺度圖像塊生成對抗網絡Ⅱ的目標函數，表示生成圖像和目標圖像的多尺度圖像分割損失函數，y(1)和y(2)分別表示在尺度空間1和在尺度空間2下的目標圖像，y'(1)表示在尺度空間1下的生成圖像，y”(2)表示在尺度空間2下的中間生成圖像，表示在尺度空間r下第k組圖像塊的圖像塊對抗損失函數；
K(r)為在尺度空間r下，通過多尺度圖像塊生成對抗網絡Ⅱ從尺度空間r下的生成圖像以及目標圖像中提取出的圖像塊的數量，k∈K(r)，為在尺度空間r下的目標圖像上提取的第k個圖像塊，為在尺度空間r下的生成圖像上提取的第k個圖像塊，和稱為在尺度空間r下的第k組圖像塊；λ1為加權系數；
H(·)為像素級的交叉熵損失函數，a和b為圖像分割后的標注圖，I為a和b對應的像空間，J為標注圖的標注空間；S(y)表示目標圖像y經k-means圖像分割法分割后獲得的分割圖像；
和分別表示在尺度空間r下圖像塊判別器DPM對和的判別結果；(y(1),y'(1))～pdata(y(1),y'(1))表示變量(y(1),y'(1))服從數據分布pdata(y(1),y'(1))，(y(2),y”(2))～pdata(y(2),y”(2))表示變量(y(2),y”(2))服從數據分布pdata(y(2),y”(2))，y(r)～pdata(y(r))表示變量y(r)服從數據分布pdata(y(r))，y'(r)～pdata(y'(r))表示變量y'(r)服從數據分布pdata(y'(r))；
(6)將生成圖像與待配準圖像進行同源圖像配準。
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