【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及多尺度二级光学遥感图像条纹噪声智能检测方法及装置。
技术介绍
1、随着航天遥感技术的日益发展，获取的遥感光学图像数据质量越来越高。然而，由于遥感卫星的特殊性质，遥感图像在传感器拍摄时会受到云雾遮挡、大气干扰、光照变化等，使得遥感图像中往往会出现各种各样的干扰，例如遥感图像中往往存在噪声、条纹等。这些干扰不仅影响了遥感图像的目视效果，也对遥感图像的定量分析产生巨大的影响。
2、光学遥感图像的条纹噪声作为一种经常出现的干扰，它们通常是由于传感器扫描线和传感器通道响应不均匀等因素引起的。光学遥感图像中的条纹噪声会导致图像亮度、颜色和纹理的不连续性，从而影响遥感图像的质量和可用性。因此，条纹噪声检测在光学遥感图像处理中具有重要意义，可以帮助提高遥感图像的质量，增强遥感图像的应用价值。
3、传统的光学遥感图像条纹检测方法主要针对一级图像产品条纹进行检测分析。主要包括基于小波变换和滤波器组等方法，但这些传统方法存在一些局限性，如对噪声敏感、条纹定位不准确等问题。与此同时，近年来随着深度学习技术...
【技术保护点】
1.多尺度二级光学遥感图像条纹噪声智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的多尺度二级光学遥感图像条纹噪声智能检测方法，其特征在于，所述构建二级光学遥感图像条纹噪声检测数据集的方法包括：
3.根据权利要求2所述的多尺度二级光学遥感图像条纹噪声智能检测方法，其特征在于，所述对所述二级光学遥感图像进行数据增强处理，得到第一数据块集合，包括：
4.根据权利要求3所述的多尺度二级光学遥感图像条纹噪声智能检测方法，其特征在于，所述遥感图像数据增强模型包括生成器和判别器；
5.根据权利要求1所述的多尺度二级光...
【技术特征摘要】
1.多尺度二级光学遥感图像条纹噪声智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的多尺度二级光学遥感图像条纹噪声智能检测方法，其特征在于，所述构建二级光学遥感图像条纹噪声检测数据集的方法包括：
3.根据权利要求2所述的多尺度二级光学遥感图像条纹噪声智能检测方法，其特征在于，所述对所述二级光学遥感图像进行数据增强处理，得到第一数据块集合，包括：
4.根据权利要求3所述的多尺度二级光学遥感图像条纹噪声智能检测方法，其特征在于，所述遥感图像数据增强模型包括生成器和判别器；
5.根据权利要求1所述的多尺度二级光学遥感图像条纹噪声智能检测方法，其特征在于，所述条纹检测神经网络模型包括第一特征提取模块、第二特征提取模块、第三特征提取模块、第四特征提取模块和第五特征提取模块；
【专利技术属性】
技术研发人员：林向阳，王红钢，曲小飞，周颖，戎家琦，李蕊，冯鑫，杨帆，陈儒，
申请(专利权)人：北京市遥感信息研究所，
类型：发明
国别省市：
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