【技术实现步骤摘要】
本申请涉及光学遥感卫星图像，尤其涉及一种卫星图像增强模型训练方法、卫星图像增强方法和装置。
技术介绍
1、光学遥感卫星图像可以提供良好的地面物体分析、监测和识别能力，在国家经济建设等领域发挥重要作用。但是，光学遥感卫星成像效果受天气影响严重，在光照不佳、有薄云等的情况下，难以直接获取清晰的图像。利用计算机进行光学遥感卫星图像增强处理，是提升图像质量重要途径。
2、目前，常使用辐射传输模型法都光学遥感卫星图像进行增强，辐射传输模型法是利用辐射传输原理，建立传感器定标系数、太阳光照辐射度、大气透过率等因素对图像的影响模型。通过对该模型实现对地物自身反射率绝对值的计算，达到图像增强的效果。
3、但是，辐射传输模型法是一种基于遥感成像原理的方法，处理过程严格，其中所涉及的参数较为复杂难以获得。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提出了一种卫星图像增强模型训练方法、卫星图像增强方法和装置。
2、根据本申请的一方面，提供了一种卫星图像增强模型训练方法，包括：
...【技术保护点】
1.一种卫星图像增强模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述样本中的所述高质量图像进行数字图像处理，得到该所述样本中的所述低质量图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数字图像处理包括云模拟处理和低光照模拟处理中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述样本中的所述低质量图像输入预先构建的所述深度学习网络模型时，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先构建的所述深度学习网络模型，采用堆叠稀疏去噪自动编码器的神经网络。
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【技术特征摘要】
1.一种卫星图像增强模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述样本中的所述高质量图像进行数字图像处理，得到该所述样本中的所述低质量图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数字图像处理包括云模拟处理和低光照模拟处理中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述样本中的所述低质量图像输入预先构建的所述深度学习网络模型时，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先构建的所述深度学习网络...
【专利技术属性】
技术研发人员：张哲，刘鹏，王战举，王霜，张原康，周颖，李劲澎，张瑾，谭靖，李莹，陈伟，
申请(专利权)人：航天科工北京空间信息应用股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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