公开(公告)号：CN112381730A

公开(公告)日：2021-02-19

申请号：CN202011263669.1

申请日：2020-11-12

Applicant: 上海航天计算机技术研究所

Inventor： 张曼 ,  李杰 ,  沈霁 ,  叶曦 ,  穆文涛 ,  黎泽清

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种遥感影像数据扩增方法包括如下步骤1获取遥感影像数据并对目标区域进行标注、提取，得到遥感目标切块数据；2利用遥感目标切块数据对生成对抗网络进行训练与改进得到生成对抗优化网络；3基于生成对抗优化网络对噪声进行处理，得到新形状特征的遥感目标切块扩增数据；4利用区域生长和二值化对遥感目标切块扩增数据进行处理，最终得到仿真遥感影像数据。本发明利用基于深度学习技术的生成对抗网络方法，可生成具有新特征信息的遥感目标切块扩增数据，有效提升目标检测的性能；改进生成对抗网路结构，以增大生成图像分辨率，提高生成图像质量；基于二次掩模法，可自定义目标位置和大小，实现仿真遥感影像数据自主可控生成。

公开(公告)号：CN112381730B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202011263669.1

申请日：2020-11-12

Applicant: 上海航天计算机技术研究所

Inventor： 张曼 ,  李杰 ,  沈霁 ,  叶曦 ,  穆文涛 ,  黎泽清

IPC: G06T5/70 ,  G06T7/194 ,  G06T7/187 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 一种遥感影像数据扩增方法包括如下步骤1获取遥感影像数据并对目标区域进行标注、提取，得到遥感目标切块数据；2利用遥感目标切块数据对生成对抗网络进行训练与改进得到生成对抗优化网络；3基于生成对抗优化网络对噪声进行处理，得到新形状特征的遥感目标切块扩增数据；4利用区域生长和二值化对遥感目标切块扩增数据进行处理，最终得到仿真遥感影像数据。本发明利用基于深度学习技术的生成对抗网络方法，可生成具有新特征信息的遥感目标切块扩增数据，有效提升目标检测的性能；改进生成对抗网路结构，以增大生成图像分辨率，提高生成图像质量；基于二次掩模法，可自定义目标位置和大小，实现仿真遥感影像数据自主可控生成。