- 专利标题: 基于云厚度估计与深度学习的单幅遥感影像云去除方法
-
申请号: CN202210942914.4申请日: 2022-08-08
-
公开(公告)号: CN115222629B公开(公告)日: 2023-05-05
- 发明人: 张瑞 , 吴仁哲 , 韩艳 , 展润青 , 宋云帆 , 刘慧 , 吕继超 , 包馨 , 符茵 , 刘安梦云 , 王天宇 , 杨云杰
- 申请人: 西南交通大学 , 成都市国土资源执法监察支队
- 申请人地址: 四川省成都市二环路北一段111号;
- 专利权人: 西南交通大学,成都市国土资源执法监察支队
- 当前专利权人: 西南交通大学,成都市国土资源执法监察支队
- 当前专利权人地址: 四川省成都市二环路北一段111号;
- 代理机构: 成都智言知识产权代理有限公司
- 代理商 李勇
- 主分类号: G06T5/00
- IPC分类号: G06T5/00 ; G06T5/50 ; G06N3/0464 ; G06N3/048 ; G06N3/08
摘要:
本发明公开了一种基于云厚度估计与深度学习的单幅遥感影像云去除方法,属于遥感影像图像处理技术领域。本发明包括:S1:选取多景覆盖海面的有云卫星遥感影像,建立色彩范围模型提取云图,并根据图像叠加公式生成模拟遥感影像云去除数据集;S2:构建显著性检测卷积神经网络模型,估计遥感图像云厚度、亮度信息,并获得去云遥感影像;S3:基于半监督学习,构建用于判断遥感图像中有云或无云状态的鉴别器模型,实现对遥感影像云去除结果的评估以及鉴别器模型无监督微调。本发明可以在厚云与薄云共存的情况下保持遥感影像去云结果的可靠性;无需额外的辅助数据,去云结果不会对无云区域影像造成干扰。
公开/授权文献
- CN115222629A 基于云厚度估计与深度学习的单幅遥感影像云去除方法 公开/授权日:2022-10-21