[发明专利]一种遥感图像去雾方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供了一种遥感图像去雾方法、装置及电子设备，其中，该方法包括：根据多个预设规格的无雾样本图像和有雾样本图像训练得到生成对抗网络中的生成器模型，并利用生成对抗网络中的判别器模型对生成器模型进行调整；将待去雾的有雾遥感图像划分为多个预设规格的目标图块，将多个目标图块分别输入至生成器模型，得到多个预设规格的无雾图块；对多个无雾图块进行合成，得到与待处理的有雾遥感图像同规格的无雾遥感图像。通过本发明实施例提供的遥感图像去雾方法、装置及电子设备，可以设置较小的预设规格，从而降低训练生成对抗网络的复杂度；不需要任何的人工干预，也无需总结云雾成像规律，能够自适应地实现高效去除遥感图像中的薄云或雾。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种遥感图像去雾方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

当遥感卫星在几十或几百米高空处对地面进行遥感拍摄时，所拍摄的图像常常会受到大气层中云雾的干扰，较薄的云雾虽然没有完全遮挡住地面的景物，但是会对地面景物的成像效果带来明显影响，因此，薄云或雾的去除已成为遥感图像处理的前端任务。

目前，已有学者针对薄云或雾的去除提出了许多不同方案，例如：均值滤波、中值滤波、同态滤波、暗通道先验等。前三种方案都是将薄云或雾当作图像噪声来处理，以实现对云雾的去除；而暗通道先验方案是人工的总结薄云或雾的成像规律，从而实现云雾去除和恢复。上述方案虽然在一定程度上实现了云雾的去除，但去云雾后的结果图像严重失真，亮度、对比度等均与真实图像存在巨大的差异；并且，处理过程需要人工总结云雾成像规律，比较依赖先验知识。

发明内容

为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供一种遥感图像去雾方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

第一方面，本发明实施例提供了一种遥感图像去雾方法，包括：根据多个预设规格的无雾样本图像和有雾样本图像训练得到生成对抗网络中的生成器模型，并利用所述生成对抗网络中的判别器模型对所述生成器模型进行调整；将待去雾的有雾遥感图像划分为多个所述预设规格的目标图块，将多个所述目标图块分别输入至所述生成器模型，得到多个所述预设规格的无雾图块；对多个所述无雾图块进行合成，得到与所述待处理的有雾遥感图像同规格的无雾遥感图像。

可选地，预设规格为mⁿ×mⁿ；所述生成器模型包括：n个依次设置的编码层和n个依次设置的解码层；第1个所述编码层用于将输入至所述生成器模型的、所述预设规格的图像编码为m^n-1×m^n-1的特征，并输出；第i个所述编码层用于将第i-1个所述编码层输出的m^n-i+1×m^n-i+1的特征编码为m^n-i×m^n-i的特征，并输出，i∈[2,n]；第1个所述解码层用于将第n个所述编码层输出的1×1的特征解码为的m×m特征，并输出；第j个所述解码层用于将第j-1个所述解码层输出的m^j-1×m^j-1的特征与第n-j+1个所述编码层输出的m^j-1×m^j-1的特征进行结合，并将结合结果解码为m^j×m^j的特征，j∈[2,n]。

可选地，每个所述编码层用于将输入至所述编码层的特征编码为具有更多通道数的特征；每个所述解码层用于将输入至所述解码层的特征解码为具有更少通道数的特征，且第j个所述解码层输出的特征的通道数小于第j-1个所述解码层输出的特征的通道数；并且，第j个所述解码层用于在通道的维度上将第j-1个所述解码层输出的m^j-1×m^j-1的特征与第n-j+1个所述编码层输出的m^j-1×m^j-1的特征进行结合。

可选地，在所述训练得到生成对抗网络中的生成器模型，并利用所述生成对抗网络中的判别器模型对所述生成器模型进行调整时，还包括：将无监督学习损失函数和监督学习损失函数相结合，优化所述生成对抗网络的损失函数。