一种融合SAR的可见光遥感图像去雾方法技术

本发明专利技术提出的一种融合SAR的可见光遥感图像去雾方法，该方法具体包括以下步骤：步骤1：选取同一区域同一时间段的SAR图像和光学遥感图像，以此构建光学‑SAR遥感图像去雾数据集，将该数据集划分为训练集、验证集；步骤2：构建条件生成对抗卷积神经网络作为去雾模型，该模型由生成网络和判别网络两部分构成；步骤3：联合训练去雾模型；步骤4：利用训练完毕的去雾模型对可见光遥感图像去雾。本发明专利技术通过一个条件生成对抗网络直接学习有雾图像到清晰图像之间的映射关系，可实现端到端的去雾；并且融合SAR信息，实现去雾的视觉增强；采用级联的残差膨胀卷积块结构，可对去雾模型进行有监督的学习，实现高效去雾。

【技术实现步骤摘要】
一种融合SAR的可见光遥感图像去雾方法
本专利技术涉及一种融合SAR(孔径雷达)的可见光遥感图像去雾方法，属于遥感图像处理

技术介绍
光学遥感图像不仅可以提供丰富的地物信息，还具备光谱特性，在环境、监测、军事、测绘等领域发挥十分重要的作用。然而，光学遥感图像会经常受到雾的干扰，造成图像中地物模糊不清、感兴趣区域信息丢失，这不仅严重影响人眼对图像数据的判读，同时也影响了遥感数据的自动解译。对遥感图像进行去雾研究可以提高图像的质量，从而为后续的遥感图像处理和应用提供保障。许多遥感图像的去雾方法已经被提出，这些方法主要针对GoogleEarth图像或者多光谱图像中的可见光波段，但是，大气中存在的雾或霾会导致被覆盖区域信息的丢失，本质上，去雾很难增强丢失的覆盖区域信息。例如中国专利：一种基于卷积神经网络的多光谱遥感图像去雾方法(申请号：CN201710452054.5，公开号：CN107256541A)，该方法包括如下步骤：步骤1、多光谱图像去雾波段选择；步骤2、建立去雾模型；步骤3、设计卷积神经网络；步骤4、训练卷积神经网络；步骤5本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种融合SAR的可见光遥感图像去雾方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：/n步骤1：构建光学-SAR遥感图像去雾数据集/n在无雾条件下采集相同区域、相同时段的SAR图像A和光学遥感图像B，对其中的光学遥感图像B进行加雾得到有雾的光学遥感图像C，将图像A、B、C中相同地理位置相同的像素对齐得到重叠区域；利用滑动窗将重叠区域内的图像A、B、C裁剪成大小相同的若干图像块，将地理区域相同的一个有雾光学遥感图像块c、一个无雾光学遥感图像块a和一个无雾SAR图像块b构成一个图像单元，利用所有图像单元构建光学-SAR遥感图像去雾数据集；将该数据集划分为训练集、验证集；/n步骤2：构建条件生成对抗卷积...

【技术特征摘要】
1.一种融合SAR的可见光遥感图像去雾方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
步骤1：构建光学-SAR遥感图像去雾数据集
在无雾条件下采集相同区域、相同时段的SAR图像A和光学遥感图像B，对其中的光学遥感图像B进行加雾得到有雾的光学遥感图像C，将图像A、B、C中相同地理位置相同的像素对齐得到重叠区域；利用滑动窗将重叠区域内的图像A、B、C裁剪成大小相同的若干图像块，将地理区域相同的一个有雾光学遥感图像块c、一个无雾光学遥感图像块a和一个无雾SAR图像块b构成一个图像单元，利用所有图像单元构建光学-SAR遥感图像去雾数据集；将该数据集划分为训练集、验证集；
步骤2：构建条件生成对抗卷积神经网络作为去雾模型，该模型由生成网络和判别网络两部分构成
步骤2-1：构建生成网络
所述生成网络由编码模块、解码模块和SAR特征提取模块组成；其中，所述编码模块包括一层卷积层以及多个依次级联的第一卷积块和膨胀残差卷积块，所述解码模块包括与编码模块中第一卷积块个数相同的多个依次级联的逆卷积块和一层逆卷积层，编码模块中提取的每层特征与解码模块输出的特征跳跃连接并进行逐元素加和；所述SAR特征提取模块为一个卷积层；各类卷积块均分别包括多个级联的相应卷积层、实例范数归一化层和第一激活函数层；编码模块和SAR特征提取模块分别以所述图像单元中的有雾光学遥感图像块c和无雾SAR图像块b作为输入，分别提取有雾光学遥感图像块特征和无雾SAR图像块特征，将提取的有雾光学遥感图像块特征和无雾SAR图像块特征相加输入至所述解码模块，进行多尺度特征融合后，所述解码模块输出与图像单元中各图像块大小相同的去雾光学遥感图像块e；
步骤2-2：构建判别网络
所述判别网络包括一层卷积层、多个依次级联的第二卷积块以及一层第二激活函数层，各卷积块均分别包括依次级联的卷积层、批处理归一化层和第一激活函数层；所述判别网络以输入生成网络的图像单元中的无雾光学遥感图像块a以及生成网络输出的去雾光学遥感图像块e作为输入，以输入的两图像块相似程度作为输出；
步骤3：分别利用步骤1得到的训练集和验证集对步骤2构建的去雾模型依次进行联合训练和验证，得到训练完毕的去雾模型；
步骤4：可见光遥感图像去雾
采集一张有雾光学遥感图像C’和无雾SAR遥感图像B’，保证两张图像中的景观和物体相同；将遥感图像C’和遥感图像B’中地理位置相同的像素对齐得到重叠区域，利用步骤1中的滑动窗将重叠区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄柄惠，孙富春，宋亦旭，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11