【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种基于密度掩膜的遥感图像检测处理方法和系统。
技术介绍
1、现有的主流目标检测器大部分的基底网络均基于卷积神经网络（cnn），大体分为两类：两阶段积检测器（two-stage detectors）和单阶段检测器（one-stage detectors）。主流检测器首先通过神经网络卷积操作提取图像特征，在特征图上预设一系列先验水平锚框，然后基于这些锚框以及特征图进行分类和回归。
2、由于现有的卷积结构缺乏旋转不变特征提取能力，以及水平框定位方式无法准确描述遥感目标的姿态信息，现有的遥感目标检测器在检测具有多方向姿态旋转特性的目标时，难以进行紧凑、精确的定位。针对上述问题，当前的主流遥感目标检测器在两个方向进行改进：目标旋转特征提取增强和灵活高效的目标表征形式。
3、在实际拍摄的遥感图像中，一幅图像所涵盖的不同类型物体通常会以若干不同角度而呈区域密集分布，每个角度对应的区域面积存在差异，不同面积的区域对于旋转特征提取的贡献程度一般各不相同。因此，存在因旋转特征提取的贡献程度不同所造成...
【技术保护点】
1.一种基于密度掩膜的遥感图像检测处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于密度掩膜的遥感图像检测处理方法，其特征在于，所述基于所述密度掩膜图像确定物体倾斜角度的评估数量，包括：
3.根据权利要求1所述的基于密度掩膜的遥感图像检测处理方法，其特征在于，进一步包括：
4.根据权利要求1所述的基于密度掩膜的遥感图像检测处理方法，其特征在于，所述采用密度图生成网络模型生成与待处理遥感图像相对应的密度图，包括：
5.根据权利要求1所述的基于密度掩膜的遥感图像检测处理方法，其特征在于，所述在所生成的密度图的基础上进...
【技术特征摘要】
1.一种基于密度掩膜的遥感图像检测处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于密度掩膜的遥感图像检测处理方法，其特征在于，所述基于所述密度掩膜图像确定物体倾斜角度的评估数量，包括：
3.根据权利要求1所述的基于密度掩膜的遥感图像检测处理方法，其特征在于，进一步包括：
4.根据权利要求1所述的基于密度掩膜的遥感图像检测处理方法，其特征在于，所述采用密度图生成网络模型生成与待处理遥感图像相对应的密度图，包括：
5.根据权利要求1所述的基于密度掩膜的遥感图像检测处理方法，其特征在于，所述在所生成的密度图的基础上进行像素层级反转操作，得到与待处理遥感图像相对应的密度掩膜图像，包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：王博宇，徐珞，樊志强，夏晓凯，陈方悦，孙悦，杨琪，杜鹏，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司信息科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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