[發明專利]影像噪聲定位方法及系統

有效

• 申請號: 202010187997.1
• 申請日: 2020-03-17
• 公開（公告）號: CN111105417B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 黃騰杰;顏軍;蔣曉旭;呂寶媛;鄧劍文;吳佳奇
• 申請（專利權）人: 珠海歐比特宇航科技股份有限公司;廣東歐比特人工智能研究院有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 張志輝

1.一種影像噪聲定位方法，其特征在于，包括以下步驟：S10、采集光譜影像作為樣本數據并進行預處理；

S20、構建條帶噪聲判別模型，基于所述樣本數據對所述條帶噪聲判別模型進行機器學習訓練；

所述S20包括：

S21、基于卷積神經網絡組建條帶噪聲分類模型，

S22、基于所述樣本數據對所述條帶噪聲分類模型進行訓練，根據訓練結果與樣本數據進行對比，進行損失修正，得到條帶噪聲判別模型，

S23、判斷所述條帶噪聲判別模型是否擬合，若是則模型訓練完成，否則返回執行步驟S22，

S24、構建分類激活熱力圖模型，并將所述條帶噪聲判別模型作為前置模型，

S25、將所述條帶噪聲判別模型輸出的一維特征作為所述分類激活熱力圖模型的輸入源，

S26、所述分類激活熱力圖模型對所述輸入源進行熱力圖計算，獲取置信度，

S27、基于所述置信度對所述一維特征進行加權求和，得到一維的類激活熱力圖；

S30、將待定位的光譜影像作為所述條帶噪聲判別模型的輸入源，經過所述模型判別后生成判別結果，根據所述判別結果得到條帶噪聲的位置信息以及噪聲值；

所述S30包括：

S31、基于所述分類激活熱力圖模型，以所述待定位的光譜影像作為輸入源進行計算，獲得條帶判斷結果及對應的激活熱力圖；

S32、設置閾值，根據所述激活熱力圖獲取熱力值，基于所述閾值對所述熱力值進行篩選，確定條帶邊界；

S33、基于所述條帶邊界獲取條帶噪聲位置信息，并將所述樣本數據進行拼接，根據判別結果進行噪聲值分級；

S34、基于所述判別結果及噪聲值分級，得到對應樣本數據的條帶位置信息及噪聲值。

2.根據權利要求1所述的影像噪聲定位方法，其特征在于，所述S10包括：

S11、通過光學遙感衛星進行光譜影像數據采集，獲得一定數量的原始遙感數據；

S12、對所述原始遙感數據分類并按指定尺寸進行裁剪；

S13、將裁剪后的所述遙感數據按照有無條帶噪聲進行分類，得到樣本數據集。

3.根據權利要求1所述的影像噪聲定位方法，其特征在于，所述S21包括：基于卷積神經網絡分別組建輸入模型、條帶噪聲特征提取模型以及分類輸出模型。

4.根據權利要求3所述的影像噪聲定位方法，其特征在于，所述S22包括：基于所述樣本數據經過多層卷積網絡計算得到預測標簽，根據所述預測標簽判斷是否存在條帶；

根據預測標簽的判斷結果與真實樣本數據標簽進行計算，獲得預測損失值；

將所述預測損失值作為所述多層卷積網絡的各個網絡中的反饋輸入，用以更新所述輸入模型、所述條帶噪聲特征提取模型以及分類輸出模型的參數。