基于深度学习的高分影像阴影区域恢复重建方法
基本信息
| 申请号 | CN202110372328.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113178010A | 公开（公告）日 | 2021-07-27 |
| 申请公布号 | CN113178010A | 申请公布日 | 2021-07-27 |
| 分类号 | G06T17/20（2006.01）I;G06T15/50（2011.01）I;G06T15/80（2011.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 柯剑;曹威;郭明强;张敏;朱建军;王波;彭渊;李兵;钟静;赵保睿;但唐明 | 申请（专利权）人 | 湖北地信科技集团股份有限公司 |
| 代理机构 | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 | 代理人 | 马帅 |
| 地址 | 430000湖北省武汉市武汉东湖新技术开发区高新大道980号北斗大厦七层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了基于深度学习的高分影像阴影区域恢复重建方法，包括：获取遥感影像样本，并对遥感影像进行预处理，得到训练集；构建遥感图像阴影重建网络模型；所述网络模型包括特征提取网络和阴影区域重建生成网络；将训练集输入值所述遥感图像阴影重建网络模型，分为两阶段依次训练所述特征提取网络和阴影区域重建生成网络，得到训练后的遥感影像重建网络模型；利用所述训练后的遥感影像重建网络模型完成对其它遥感影像图片的阴影区域恢复重建。本发明通过深度学习模型训练，消除影像的阴影区域，使这些区域还原成与光照区域相近的亮度视觉效果。 |
