卫星云层图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种卫星云层图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括对卫星云层图像进行交叠分割处理，得到多个交叠云层图像，其中，每一交叠云层图像具有至少一个交叠区域；对两个交叠云层图像的相同的特征图层进行卷积分类操作，得到在交叠区域内的各特征图层的各像素点的特征概率；根据特征概率调整对应的像素点在输出图层上的灰度值。通过对分割后的交叠云层图像的卷积分类操作，得到卫星云层图像的每一个分割图像在交叠区域的各像素点的概率，最后通过相同的特征图层的相同像素点的概率分布情况，调整输出图层上对应像素点上的灰度值，便于将交叠区域的中各种背景图像进行区分，使得在交叠区域的分块效应减少。

【技术实现步骤摘要】
卫星云层图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质
本专利技术涉及云层图像处理
，特别是涉及一种卫星云层图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着图像处理技术的发展，卫星影像的处理成为一个重要的图像处理分支，对于卫星图形的处理，通常采用U-net分割网络模型，传统的U-net是一种针对医学组织细胞图像的分割网络，对图像的语义信息具有较好的区分功能。然而，传统的U-net其中心部分每特征点感受野较小，不能捕获大范围的语义信息，对于一些空间跨度大对象其较可能产生错误的分割结果，不适合云及云阴影的检测任务，而且，传统的U-net在对幅宽较大的卫星影像，需要采用分块预测的办法再进行拼接形成一幅完整的图像，但将分块图像输入网络模型中，其边界语义信息可能会不完全导致边界像素误判率较高，最终整幅图像产生分块效应，导致最终的检测图像的完整度下降，进而导致最终的检测图像的清晰度下降。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服现有技术中的不足之处，提供一种减少分块效应的几率的卫星云层图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一种卫星云层图像处理方法，所述方法包括：对卫星云层图像进行交叠分割处理，得到多个交叠云层图像，其中，每一所述交叠云层图像具有至少一个交叠区域；对两个所述交叠云层图像的相同的特征图层进行卷积分类操作，得到在交叠区域内的各特征图层的各像素点的特征概率；根据所述特征概率调整对应的像素点在输出图层上的灰度值。在其中一个实施例中，所述对卫星云层图像进行交叠分割处理，得到多个交叠云层图像，包括：对所述卫星云层图像进行行向重叠分隔处理，得到多个行向重叠云层图像。在其中一个实施例中，所述对卫星云层图像进行交叠分割处理，得到多个交叠云层图像，包括：对所述卫星云层图像进行列向重叠分隔处理，得到多个列向重叠云层图像。在其中一个实施例中，所述对两个所述交叠云层图像的相同的特征图层进行卷积分类操作，包括：对各所述交叠云层图像的特征图层进行残差操作。在其中一个实施例中，所述对各所述交叠云层图像的特征图层进行残差操作，包括：对所述特征图层进行分别进行下采样残差处理以及上采样残差处理，以形成多个压缩路径图层以及多个扩展路径图层。在其中一个实施例中，所述对所述特征图层进行分别进行下采样残差处理以及上采样残差处理，之后还包括：将所述压缩路径图层与对应的扩展路径图层进行特征融合操作。在其中一个实施例中，所述对两个所述交叠云层图像的相同的特征图层进行卷积分类操作，还包括：对压缩路径上的最小尺寸的压缩路径图层进行双向不对称空洞卷积操作，以输出扩展路径上的初始的扩展路径图层。一种卫星云层图像处理装置，所述装置包括：第一处理模块，用于对卫星云层图像进行交叠分割处理，得到多个交叠云层图像，其中，每一所述交叠云层图像具有至少一个交叠区域；第二处理模块，用于对两个所述交叠云层图像的相同的特征图层进行卷积分类操作，得到在交叠区域内的各特征图层的各像素点的特征概率；灰度调整模块，用于根据所述特征概率调整对应的像素点在输出图层上的灰度值。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：对卫星云层图像进行交叠分割处理，得到多个交叠云层图像，其中，每一所述交叠云层图像具有至少一个交叠区域；对两个所述交叠云层图像的相同的特征图层进行卷积分类操作，得到在交叠区域内的各特征图层的各像素点的特征概率；根据所述特征概率调整对应的像素点在输出图层上的灰度值。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：对卫星云层图像进行交叠分割处理，得到多个交叠云层图像，其中，每一所述交叠云层图像具有至少一个交叠区域；对两个所述交叠云层图像的相同的特征图层进行卷积分类操作，得到在交叠区域内的各特征图层的各像素点的特征概率；根据所述特征概率调整对应的像素点在输出图层上的灰度值。与现有技术相比，本专利技术至少具有以下优点：通过对分割后的交叠云层图像的卷积分类操作，得到卫星云层图像的每一个分割图像在交叠区域的各像素点的概率，用于展示在交叠区域内像素点出现的概率分布，最后通过相同的特征图层的相同像素点的概率分布情况，调整输出图层上对应像素点上的灰度值，便于将交叠区域的中各种背景图像进行区分，使得在交叠区域的分块效应减少，提高了卫星云层图像的检测输出图像的清晰度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为一实施例中卫星云层图像处理方法的流程图；图2为一实施例中基于卷积核的金字塔池化模块的结构图；图3为图2所示的基于卷积核的金字塔池化模块的双向不对称空洞卷积的卷积分布示意图；图4为一实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了便于理解本专利技术，下面将参照相关附图对本专利技术进行更全面的描述。附图中给出了本专利技术的较佳实施方式。但是，本专利技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施方式。相反地，提供这些实施方式的目的是使对本专利技术的公开内容理解的更加透彻全面。需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本专利技术。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。本专利技术涉及一种卫星云层图像处理方法。在其中一个实施例中，所述卫星云层图像处理方法包括对卫星云层图像进行交叠分割处理，得到多个交叠云层图像，其中，每一所述交叠云层图像具有至少一个交叠区域；对两个所述交叠云层图像的相同的特征图层进行卷积分类操作，得到在交叠区域内的各特征图层的各像素点的特征概率；根据所述特征概率调整对应的像素点在输出图层上的灰度值。通过对分割后的交叠云层图像的卷积分类操作，得到卫星云层图像的每一个分割图像在交叠区域的各像素点的概率，用于展示在交叠区域内像素点出现的概率分布，最后通过相同的特征图层的相同像素点的概率分布情况，调整输出图层上对应像素点上的灰度值，便于将交叠区域的中各种背景图像进行区分，使得在交叠区域的分块效应减少，提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种卫星云层图像处理方法，其特征在于，包括：/n对卫星云层图像进行交叠分割处理，得到多个交叠云层图像，其中，每一所述交叠云层图像具有至少一个交叠区域；/n对两个所述交叠云层图像的相同的特征图层进行卷积分类操作，得到在交叠区域内的各特征图层的各像素点的特征概率；/n根据所述特征概率调整对应的像素点在输出图层上的灰度值。/n

【技术特征摘要】
1.一种卫星云层图像处理方法，其特征在于，包括：
对卫星云层图像进行交叠分割处理，得到多个交叠云层图像，其中，每一所述交叠云层图像具有至少一个交叠区域；
对两个所述交叠云层图像的相同的特征图层进行卷积分类操作，得到在交叠区域内的各特征图层的各像素点的特征概率；
根据所述特征概率调整对应的像素点在输出图层上的灰度值。


2.根据权利要求1所述的卫星云层图像处理方法，其特征在于，所述对卫星云层图像进行交叠分割处理，得到多个交叠云层图像，包括：
对所述卫星云层图像进行行向重叠分隔处理，得到多个行向重叠云层图像。


3.根据权利要求1所述的卫星云层图像处理方法，其特征在于，所述对卫星云层图像进行交叠分割处理，得到多个交叠云层图像，包括：
对所述卫星云层图像进行列向重叠分隔处理，得到多个列向重叠云层图像。


4.根据权利要求1所述的卫星云层图像处理方法，其特征在于，所述对两个所述交叠云层图像的相同的特征图层进行卷积分类操作，包括：
对各所述交叠云层图像的特征图层进行残差操作。


5.根据权利要求4所述的卫星云层图像处理方法，其特征在于，所述对各所述交叠云层图像的特征图层进行残差操作，包括：
对所述特征图层进行分别进行下采样残差处理以及上采样残差处理，以形成多个压缩路径图层以及多个扩展路径图层。

【专利技术属性】
技术研发人员：岳安志，席智浩，
申请(专利权)人：惠州中国科学院遥感与数字地球研究所空间信息技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44