【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感图像处理，特别涉及一种基于频域特征去噪的遥感图像目标检测方法及装置。
技术介绍
1、遥感图像在环境监测、城市规划等领域具有广泛的应用前景。遥感图像目标检测技术一直以来都是遥感领域的研究重点之一。当前主流的遥感图像目标检测方法主要基于卷积神经网络构建，经过特征提取，特征融合，特征解耦后输出潜在目标区域的掩码信息以及预测框和类型信息。其中，特征融合网络扮演着重要的作用，也是整个目标检测模型最核心的架构之一。现阶段主流的目标检测模型中，特征融合网络由基础卷积模块和特征拼接模块组成。其中，卷积模块用于接收输入的遥感图像特征并对其进行适当的形状以及通道维度的处理，以便于后续计算。特征拼接模块用于融合不同层级的特征图以获得多尺度特征信息辅助预测。由于遥感图像具有复杂背景以及尺度变化剧烈的特性，传统的基于卷积神经网络的遥感图像目标检测模型在对特征图进行解耦时，常常受限于遥感图像噪声的干扰，这导致特征图中包含的噪声剧烈，难以有效捕捉到不同目标的多样性特征，进而在精度表现上存在瓶颈。
2、因此，如何提供一种高效的基于频域特征...
【技术保护点】
1.一种基于频域特征去噪的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于频域特征去噪的遥感图像目标检测方法，其特征在于，所述S2中将不同尺度的时域特征图通过快速傅里叶变换映射到频域空间获得频域特征，并对所述频域特征执行去噪步骤后，经逆傅里叶变换获得去噪时域特征图的步骤具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于频域特征去噪的遥感图像目标检测方法，其特征在于，所述S22具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于频域特征去噪的遥感图像目标检测方法，其特征在于，所述S2中基于去噪时域特征图与不同尺度的...
【技术特征摘要】
1.一种基于频域特征去噪的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于频域特征去噪的遥感图像目标检测方法，其特征在于，所述s2中将不同尺度的时域特征图通过快速傅里叶变换映射到频域空间获得频域特征，并对所述频域特征执行去噪步骤后，经逆傅里叶变换获得去噪时域特征图的步骤具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于频域特征去噪的遥感图像目标检测方法，其特征在于，所述s22具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于频域特征去噪的遥感图像目标检测方法，其特征在于，所述s2中基于去噪时域特征图与不同尺度的时域特征图进行特征融合的步骤具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于频域特征去噪的遥感图像目标检测方法，其特征在于，还包括基于频域特征去噪的遥感图像目标检测模型的构建与训练步骤：
6.一种根据权利要求1-5中任一项所述的一种基于频域特征去噪的遥感图像目标检测方法的遥感图像目标检测装置，其特征在于，包括遥感图像目标检测模块、频域...
【专利技术属性】
技术研发人员：李冠群，
申请(专利权)人：耕宇牧星北京空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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