一种图像处理方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种在保证局部配准精度不下降的情况下，降低整体运算量和计算复杂度的图像处理方法。一种图像处理方法，所述方法包括如下步骤：获取历史SAR图像，并与各自对应的光学图像组成图像对样本；对所述图像对样本，提取特定图像特征，建立训练数据集；建立图像识别模型，使用所述训练数据集训练所述图像识别模型；获取待校准图像，输入所述图像识别模型，以识别所述待校准图像中的匹配图形；根据所识别的匹配图形，进行图像校准处理。本发明专利技术通过特征提取来确定特定图像特征，能够精确得到局部区域的形状信息和位置信息；通过确定局部区域的水平偏移量和竖直偏移量以用于图像校准，能够在保证局部配。能够在保证局部配。能够在保证局部配。

An image processing method, device and computer equipment

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法、装置和计算机设备


[0001]本专利技术属于计算机视觉相关
，特别适用于农业监测或环境监测领域，更具体地涉及一种图像处理方法、装置和计算机设备。

技术介绍

[0002]SAR(Synthetic Aperture Radar，即合成孔径雷达)，是一种主动式的对地观测系统，可安装在飞机、卫星、宇宙飞船等飞行平台上，全天时、全天候对地实施观测、并具有一定的地表穿透能力。因此，SAR系统在灾害监测、环境监测、海洋监测、资源勘查、农作物估产、测绘和军事等方面的应用上具有独特的优势，可发挥其他遥感手段难以发挥的作用，因此越来越受到世界各国的重视。
[0003]现有技术中，SAR系统采用单天线重复轨道工作模式，卫星一次通过某一地区时只能获取一幅单视复数SAR影像，故同一地区对应的两张影像会有一定的时间间隔，由于卫星轨道偏离将导致影像不完全重合，故需要配准。SAR影像配准不精确，将导致较大的干涉相位误差，当两幅影像的配准误差大于或等于1个像元时，两幅影像将完全失相关，便不能生成干涉条纹，因此需要图像配准，且有一定精度要求。而现有图像配准方法中为了达到亚像素级配准存在局部配准精度下降、整体运算量大等问题。此外，为了减少计算机处理负担，通常采用图像分块配准或偏移建模处理，但仍存在计算复杂度大的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种在保证局部配准精度不下降的情况下，降低整体运算量和计算复杂度的图像处理方法。
[0005]本专利技术还要提供一种采用上述图像处理方法的图像处理装置和计算机设备。
[0006]本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案是：
[0007]本专利技术一方面提出一种图像处理方法，所述方法包括如下步骤：获取历史SAR图像，并与各自对应的光学图像组成图像对样本；对所述图像对样本，提取特定图像特征，建立训练数据集；建立图像识别模型，使用所述训练数据集训练所述图像识别模型；获取待校准图像，输入所述图像识别模型，以识别所述待校准图像中的匹配图形；根据所识别的匹配图形，进行图像校准处理。
[0008]根据本专利技术的优选实施方式，所述提取特定图像特征包括：分别对所述历史SAR图像和对应的光学图像进行卷积计算，得到初始的特定图像特征，并进行重叠计算，以确定最终的特定图像特征，所述特定图像特征包括边缘形状、对称图形。
[0009]根据本专利技术的优选实施方式，所述提取特定图像特征还包括：通过注意力机制，对所确定的最终的特定图像特征进行二次特征提取，以得到与所述最终的特定图像特征相关的抽象特征信息。
[0010]根据本专利技术的优选实施方式，所述历史SAR图像为以特定时间间隔监测的同一区域的多个历史SAR图像。
[0011]根据本专利技术的优选实施方式，所述进行重叠计算包括：将多个历史SAR图像中的特定图像特征与对应的多个光学图像中的特定图像特征均进行如下处理：在进行中心对准后进行面积重叠计算，且在面积重叠大于指定值时，以确定为所述最终的特定图像特征。
[0012]根据本专利技术的优选实施方式，所述根据所识别的匹配图形，进行图像校准处理包括：根据所识别的匹配图形的位置坐标，计算所述匹配图形的中心点的水平偏移量和竖直偏移量；根据所计算的水平偏移量和竖直偏移量进行图像校准处理。
[0013]根据本专利技术的优选实施方式，还包括：对所述图像对样本进行样本扩增处理，所述样本扩增处理包括翻转、裁剪、缩放。
[0014]根据本专利技术的优选实施方式，还包括：在识别的所述待校准图像中的匹配图形为两个以上时，根据所述匹配图形之间的相对位置信息，进行图像校准处理。
[0015]本专利技术第二方面提出了一种图像处理装置，所述图像处理装置包括：数据获取模块，用于获取历史SAR图像，并与各自对应的光学图像组成图像对样本；数据处理模块，用于对所述图像对样本，提取特定图像特征，建立训练数据集；模型建立模块，建立图像识别模型，使用所述训练数据集训练所述图像识别模型；识别模块，用于获取待校准图像，输入所述图像识别模型，以识别所述待校准图像中的匹配图形；校准处理模块，根据所识别的匹配图形，进行图像校准处理。
[0016]本专利技术第三方面提出一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机可执行程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行上述任一项所述的一种图像处理方法。
[0017]本专利技术第四方面提出一种计算机程序产品，存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序被执行时，实现上述任一项所述的一种图像处理方法。
[0018]本专利技术的有益效果是：
[0019]与现有技术相比，本专利技术通过获取历史SAR图像，并与各自对应的光学图像组成图像对样本，对所述图像对样本，提取特定图像特征，以建立训练数据集；建立图像识别模型，使用所述训练数据集训练所述图像识别模型，能够进一步优化模型识别精度；通过获取待校准图像，输入所述图像识别模型，能够更精确识别所述待校准图像中的匹配图形；根据所识别的匹配图形，进行图像校准处理，能够在保证局部配准精度不下降的情况下，降低整体运算量大，降低计算复杂度。
[0020]进一步地，通过重叠度和重叠面积的判断，确定特定图像特征，能够精确得到局部区域的形状信息和位置信息，能够提高图像校准的精度；通过扩增和校正图像或样本数据，在不减少图像样本数量的情况下，提高图像样本质量，以优化训练数据进而优化模型训练过程；通过确定局部区域的水平偏移量和竖直偏移量以用于图像校准，能够在保证局部配。
附图说明
[0021]图1是本专利技术的实施例1的图像处理方法的一示例的流程图；
[0022]图2是本专利技术的实施例1的图像处理方法的另一示例的流程图；
[0023]图3是本专利技术的实施例2的图像处理装置的一示例的示意图；
[0024]图4是本专利技术的实施例2的图像处理装置的另一示例的示意图；
[0025]图5是本专利技术的实施例2的图像处理装置的又一示例的示意图；
[0026]图6是本专利技术的一个实施例的计算机设备的结构示意图；
[0027]图7是本专利技术的一个实施例的计算机程序产品的示意图。
具体实施方式
[0028]在对于具体实施例的介绍过程中，对结构、性能、效果或者其他特征的细节描述是为了使本领域的技术人员对实施例能够充分理解。但是，并不排除本领域技术人员可以在特定情况下，以不含有上述结构、性能、效果或者其他特征的技术方案来实施本专利技术。
[0029]附图中的流程图仅是一种示例性的流程演示，不代表本专利技术的方案中必须包括流程图中的所有的内容、操作和步骤，也不代表必须按照图中所显示的顺序执行。例如，流程图中有的操作/步骤可以分解，有的操作/步骤可以合并或部分合并，等等，在不脱离本专利技术的专利技术主旨的情况下，流程图中显示的执行顺序可以根据实际情况改变。
[0030]附图中的框图一般表示的是功能实体，并不一定必然与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取历史SAR图像，并与各自对应的光学图像组成图像对样本；对所述图像对样本，提取特定图像特征，建立训练数据集；建立图像识别模型，使用所述训练数据集训练所述图像识别模型；获取待校准图像，输入所述图像识别模型，以识别所述待校准图像中的匹配图形；根据所识别的匹配图形，进行图像校准处理。2.根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述提取特定图像特征包括：分别对所述历史SAR图像和对应的光学图像进行卷积计算，得到初始的特定图像特征，并进行重叠计算，以确定最终的特定图像特征，所述特定图像特征包括边缘形状、对称图形。3.根据权利要求2所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述提取特定图像特征还包括：通过注意力机制，对所确定的最终的特定图像特征进行二次特征提取，以得到与所述最终的特定图像特征相关的抽象特征信息。4.根据权利要求2所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述进行重叠计算包括：将多个历史SAR图像中的特定图像特征与对应的多个光学图像中的特定图像特征均进行如下处理：在进行中心对准后进行面积重叠计算，且在面积重叠大于指定值时，确定为所述最终的特定图像特征。5.根据权利要求1或2所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述历史SAR图像为：以特定时间间隔监测的同一区域的多个历史SAR图像。6.根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈定斌，高志良，巨淑君，高强，赵杰，刘恒，黄会宝，江德军，柯虎，
申请(专利权)人：国能大渡河流域水电开发有限公司，
类型：发明
国别省市：