[發明專利]一種遙感圖像缺陷檢測方法有效
| 申請號: | 202110823067.5 | 申請日: | 2021-07-21 |
| 公開(公告)號: | CN113343942B | 公開(公告)日: | 2023-05-23 |
| 發明(設計)人: | 吳金建;萬梓洋;王奇;黃邦波;石光明 | 申請(專利權)人: | 西安電子科技大學 |
| 主分類號: | G06V10/44 | 分類號: | G06V10/44;G06V20/13;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06T7/00 |
| 代理公司: | 陜西電子工業專利中心 61205 | 代理人: | 王品華;張問芬 |
| 地址: | 710071*** | 國省代碼: | 陜西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 遙感 圖像 缺陷 檢測 方法 | ||
本發明公開了一種遙感圖像缺陷檢測方法,主要解決現有檢測技術速度慢、精度低,無法檢測多種遙感圖像缺陷的問題。其方案是:建立遙感缺陷圖像數據庫;劃分圖像數據庫為訓練集、驗證集和測試集;對訓練集、驗證集去均值歸一化;設計缺陷特征提取網絡模型,利用訓練集對其訓練,通過驗證集選擇精度最高的模型;設計圖卷積缺陷分類網絡模型,利用訓練集對其訓練,通過驗證集選擇精度最高的模型;利用訓練好的缺陷特征提取網絡提取待檢測圖像的特征,將提取的特征輸入到訓練好的圖卷積缺陷分類網絡中檢測出待檢測圖像的缺陷類型。本發明提高了遙感圖像缺陷檢測的速度和精度,并能同時檢測多種缺陷,可用于遙感圖像的預處理。
技術領域
本發明屬于圖像處理技術領域,特別涉及一種遙感圖像的缺陷檢測方法,可用于遙感圖像的預處理。
技術背景
隨著衛星遙感技術的飛速發展,高分辨率的遙感技術在氣象以及農業,災害等方面發揮著越來越重要的作用。但是并不是所有的遙感圖像都是完美的,不可避免的,隨著我國發射的衛星服役的時間越來越久,衛星的成像傳感器部件老化導致探測不均勻,使得傳感器單元響應不一致,從而導致生成的圖像出現條帶噪聲;衛星產生的各種微小振動使得衛星搭載的光學相機產生抖動,進而導致傳感器產生偏移引發圖像出現異常的數據塊;輻射過強導致遙感圖像出現過曝等,使得遙感圖像總會存在各種各樣的缺陷,且不同的衛星所拍攝的遙感圖像所包含的缺陷也是不盡相同。除此之外,云層覆蓋也會導致遙感圖像出現缺陷。國際衛星云氣候計劃指出,地球60%的區域都被云層覆蓋,衛星傳感器成像時難免會受到云層的干擾,導致遙感圖像出現信息缺失的缺陷,降低圖像的利用率。因而需要在影像生產前對缺陷圖像進行標記剔除,減少人工通過目視去除缺陷圖像的費時的問題,實現自動化遙感圖像缺陷檢測。
目前常見的遙感衛星缺陷主要包括條帶、丟幀丟線、云和拉花。
關于條帶缺陷,國內外在遙感影像的條帶噪聲檢測方面已有大量的研究成果,其主要有三種思路,一是針對遙感影像的灰度幅度分布統計特性的歸一化和匹配方法,包括直方圖匹配方法和矩匹配方法及其改進方法;一是針對條帶噪聲的頻域周期性特征的變化域濾波方法,包括頻域濾波方法和小波濾波方法及其改進方法;三是為基于能量泛函的全變分模型,包括全變分模型和單向變分模型及其改進方法。
關于云缺陷,主要有無監督分類方法和有監督分類方法。常見的無監督分類方法為閾值法、直方圖法和聚類法。常見的有監督的衛星云圖分類方法是深度神經網絡分類法,國內學者也在不斷地將深度神經網絡應用于遙感影像的云檢測,2017年,劉波等人在地理信息空間期刊發表的論文《基于卷積神經網絡的高分辨率遙感影像云檢測》中將深度神經網絡用于遙感影像的云檢測。
關于拉花缺陷,劉敏等人在專利申請號為201410442529.9的專利申請中,提出了一種在投影光線上比對同名像素判定拉花像素的方法,實現了正射影像上拉花像素的自動判斷,但是預測的變形有很大一部分是偽變形區域,同時也有漏檢的情況出現。
關于丟幀丟線缺陷,閆小明在空間與地理信息期刊中發表的論文《衛星遙感影像信息缺失檢測》中利用行均值和列均值梯度變化方法,其是將行均值或列均值大于10的情況判斷為信息缺失,該方法只能檢測梯度變化很劇烈的區域,并且無法檢測局部出現信息缺失的情況,只能檢測一整行或一整列出現信息缺失的情況。
上述方法雖然都能夠對單一的缺陷進行檢測,但是均存在準確性不高,并且檢測遙感缺陷耗時長的問題。
發明內容
本發明目的在于針對上述現有技術的不足,提出一種遙感圖像缺陷檢測方法,以提升檢測準確性,減小檢測時長,提高檢測效率。
為實現上述目的,本發明的技術方案包括如下:
(1)建立遙感缺陷圖像數據庫:
從資源衛星中心獲取299張原始的遙感缺陷圖像,并對該299張原始的遙感缺陷圖像進行裁剪,得到大小為2852×2852的9322張的一次裁剪后圖像;
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