[發明專利]一種基于CycleGAN的遙感仿真圖像生成方法在審
| 申請號： | 202011572862.3 | 申請日： | 2020-12-28 |
| 公開（公告）號： | CN112529774A | 公開（公告）日： | 2021-03-19 |
| 發明（設計）人： | 潘斌;褚鈞正;徐夏;汪益新;汪時嘉 | 申請（專利權）人： | 南開大學 |
| 主分類號： | G06T3/00 | 分類號： | G06T3/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 300071*** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 cyclegan 遙感 仿真 圖像 生成 方法 | ||
1.一種基于CycleGAN的遙感仿真圖像生成方法，其特征在于包括以下步驟：
(1)將游戲內的衛星圖像進行分割，并劃分為訓練集和測試集；
(2)將現實中的遙感數據集進行相同的分割處理，并同步驟一的相同比例劃分訓練集和測試集；
(3)設置訓練的網絡參數，包括輪數、學習率等；
(4)將訓練集數據輸入CycleGAN網絡進行訓練，并用測試集測試訓練效果；
(5)利訓練完成后提取訓練好的生成器的網絡參數，并將現實中的遙感圖像輸入至該網絡，即可生成風格轉換的仿真遙感圖像。
2.根據權利要求1所述的一種基于CycleGAN的遙感仿真圖像生成方法，其特征是：所述步驟(1)、(2)分別將游戲內的衛星圖像和現實中的遙感圖像進行相同的分割，并劃分為訓練集和測試集。其方法是：將圖像各劃分為500*500的子圖，圖像之間允許有部分重疊。訓練集與測試集的比例按8∶2或9∶1進行劃分。
3.根據權利要求1所述的一種基于通道增益系數加權的圖像色偏校正方法，其特征是：所述步驟(3)設置訓練的網絡參數，包括輪數、學習率等。其方法是：將輪數設置為200，對于前100輪訓練，學習率設置為2*10-4，對于后100輪訓練，學習率設置為2*10-6。
4.根據權利要求1所述的一種基于通道增益系數加權的圖像色偏校正方法，其特征是：所述步驟(4)將訓練集數據輸入CycleGAN網絡進行訓練，并用測試集測試訓練效果。其方法是采用公式
Ltransfer(G，F，DX，DY)＝Lgan(G，DY，X，Y)
+Lgan(F，DX，Y，X)
+λLcycle(G，F)。
上述四項損失分別為：游戲圖像域X向遙感圖像域Y遷移的對抗損失、遙感圖像域Y向游戲圖像域X遷移的對抗損失、游戲圖像域與遙感圖像域的循環一致性損失、總體損失，λ為對抗損失與循環一致性損失之間的平衡參數，取值為10。
5.根據權利要求1所述的一種基于通道增益系數加權的圖像色偏校正方法，其特征是：所述步驟(5)利用所述步驟(4)的方法訓練完成后，固定網絡中的生成器G的參數。將游戲圖像輸入至網絡，即可生成遷移后的遙感仿真圖像。
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