用于光学遥感载荷像散的智能判别方法技术

本发明专利技术涉及遥感图像技术领域，尤其涉及一种用于光学遥感载荷像散的智能判别方法。包括：S1：将光学遥感载荷的在轨成像图片进行分割，获得n个分割图像；S2：将n个分割图像依次输入至改进的yolov5网络进行自动筛选，获得m个目标区域图片；S3：利用Canny算子依次提取m个目标区域图片的畸变圆，并基于Hough变换圆检测法依次在m个畸变圆上提取标准圆；S4：依次计算m个畸变圆的边界最远像素点和与m个畸变圆一一对应的标准圆的圆心所在的直线与水平轴的夹角，完成对光学遥感载荷像散的智能判别。本发明专利技术能够实现典型像差区域的自动识别和像散估计，即可对光学遥感载荷的像散进行自动化判别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及遥感图像，尤其涉及一种用于光学遥感载荷像散的智能判别方法。

技术介绍

1、在光学遥感载荷中，像散是指由光学系统中的非理想因素所引起的图像失真现象。像散判别方法旨在对光学遥感载荷中的像散进行检测和分析，以便进行校正或补偿。光学遥感载荷在获取地球表面信息的过程中，面临着多种原因导致的像差问题。空间遥感器在研制过程中会受到地面重力的影响，在运载发射过程中会受到剧烈的振动和冲击作用，而入轨运行时会受到空间重力场变化和温度变化等因素的综合影响，且随着口径和焦距的不断增大，重力、振动、冲击和温度等参数引起的光学系统变形所导致的失调波像差，在很大程度影响了空间遥感器的成像性能，综合考虑这些因素，光学遥感载荷出现像差是一个复杂的问题，需要采取相应的校正手段和算法来减小或消除像差的影响，以提高光学遥感数据的质量和准确性。

2、目前对于像差调整的技术包括针对主镜的面形校正技术和次镜的位姿调整校正技术的主动光学技术，以及在系统中增加变形镜以调节波前的自适应光学技术。但是对于这些传统的像差调整方法，往往需要增加额外设备或者外场定标等设施，在像差调整判读工本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于光学遥感载荷像散的智能判别方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的用于光学遥感载荷像散的智能判别方法，其特征在于，所述改进的yolov5网络包括Backbone网络、Neck网络和Head网络，所述Neck网络包括：C3模块、CBS模块、上采样模块、C3NA模块和3*3卷积层，其中，所述Backbone网络输出的特征图B1经所述CBS模块进行处理后，获得特征图A1，所述特征图A1经所述上采样模块进行上采样处理后与所述Backbone网络输出的特征图B2进行concat操作，获得特征图A2，所述特征图A2依次经所述C3模块和所述CBS模块进行处...

【技术特征摘要】

1.一种用于光学遥感载荷像散的智能判别方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的用于光学遥感载荷像散的智能判别方法，其特征在于，所述改进的yolov5网络包括backbone网络、neck网络和head网络，所述neck网络包括：c3模块、cbs模块、上采样模块、c3na模块和3*3卷积层，其中，所述backbone网络输出的特征图b1经所述cbs模块进行处理后，获得特征图a1，所述特征图a1经所述上采样模块进行上采样处理后与所述backbone网络输出的特征图b2进行concat操作，获得特征图a2，所述特征图a2依次经所述c3模块和所述cbs模块进行处理后，获得特征图a3，所述特征图a3经所述上采样模块进行上采样操作后，与所述backbone网络输出的特征图b3进行concat操作，获得特征图a4，所述特征图a4经所述c3na模块处理后，获得特征图a5，所述特征图a5经所述3*3卷积层进行卷积操作后，与所述特征图a3进行concat操作，获得特征图a6，所述特征图a6经所述c3na模块处理后，获得特征图a7，所述特征图a7经所述3*3卷积层进行卷积操作后，与所述特征图a1进行concat操作，获得特征图a8，所述特征图a8经所述c3na模块处理后，获得特征图a9，将所述特征图a5、所述特征图a7和所述特征图a9均输入至所述head网络。

3.根据权利要求2所述的用于光学遥感载荷像散的智能判别方法，其特征在于，所述c3na模块包括bottleneck子模块、nla子模块和1*1卷积层，输入至所述c3na模块的特...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜肖楠，高鑫，傅瑶，张雨，付天骄，牛向前，
申请(专利权)人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，
类型：发明
国别省市：