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一种基于特征自适应校正的遥感图像薄云去除方法

基本信息

申请号 CN202110615563.1 申请日 -
公开（公告）号 CN113516600A 公开（公告）日 2021-10-19
申请公布号 CN113516600A 申请公布日 2021-10-19
分类号 G06T5/00（2006.01）I;G06K9/46（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 刘宇航;王晓宇;杨志;佘玉成;张严 申请（专利权）人 航天东方红卫星有限公司
代理机构 中国航天科技专利中心 代理人 张晓飞
地址 100094北京市海淀区北京5616信箱
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于特征自适应校正的遥感图像薄云去除方法，采用深度卷积神经网络设计薄云去除网络，实现单张图像薄云去除，薄云去除网络输入为有云图，输出为去云图，利用有云遥感图像和无云遥感图像构造训练数据集，用于网络学习有云图和无云图之间的映射关系；薄云去除网络采用上述训练数据集进行训练，结合均值损失函数、VGG损失函数和最小绝对值偏差损失函数对网络进行优化，训练结束后采用该方法实现单张遥感图像薄云去除。本发明不依赖先验知识和物理模型，仅由单张薄云遥感图像就可完成端到端的薄云去除，适用范围广，实施简单方便，薄云去除效果真实自然。