System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种遥感影像多类别目标自动去除方法及装置制造方法及图纸_技高网

一种遥感影像多类别目标自动去除方法及装置制造方法及图纸

技术编号:44973414 阅读:4 留言:0更新日期:2025-04-12 01:48
本发明专利技术提供了一种遥感影像多类别目标自动去除方法及装置,涉及遥感影像处理技术领域,主要目的在于解决现有遥感影像的多类别目标去除方法无法根据多类别目标所处的环境特性来实施去除策略的技术问题。本发明专利技术主要的技术方案为:获取待修复遥感影像,待修复遥感影像包含覆盖待去除多类别的待修复区域;确定待修复遥感影像中待修复区域周围已知区域的环境特性;根据环境特性对应的去除策略,对待修复区域进行多类别目标去除处理;若待修复区域被分割,对去除处理后的待修复区域进行拼接处理。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及遥感影像处理,尤其涉及一种遥感影像多类别目标自动去除方法及装置


技术介绍

1、遥感探测技术广泛应用于环境监测、农业管理、灾害评估等多个领域,通过卫星、无人机等平台获取的影像提供了丰富的地理信息。然而,在遥感影像处理中,尤其是涉及国家安全、军事机密等高度敏感领域的数据处理时,直接公开遥感影像无疑会暴露潜在的安全风险。此外,在遥感影像的建模过程中,多种目标(如桥梁、云朵、车辆等)会对建模造成干扰。因此,多类别目标去除成为遥感影像处理中的关键步骤。

2、针对遥感影像中的多类别目标去除,当前技术采取了差异化的处理策略,尤其注重水域与陆地区域目标的区分处理。在处理过程中,首先会明确划分水域与陆地,然后根据目标所处的具体区域,选择与该区域特性相匹配的去除手段。例如,对于水域中的目标,去除处理需充分考虑水体的动态特性,如流动性和特有的反射效果;而对于陆地上的目标,则需关注地表的静态特征,如纹理复杂性和颜色多样性,以确保目标去除后能与各自环境保持高度和谐与一致性。

3、然而,尽管当前的遥感影像目标处理方式在一定程度上能有效修复影像,但其主要聚焦于宏观层面的去除策略,即依据目标所在区域的总体类别(如水域或陆地),遵循预设规则进行目标去除。但是,这种方法忽视了多类别目标所处具体环境的微观特性。例如,当一个目标位于陆地区域,但其所处的环境展现出与水域水体相似的反射特性时,若继续采用针对陆地环境的去除方法,处理效果往往不尽人意,导致处理后的遥感影像在环境融合上显得不自然、不协调,进而损害了影像的实用性和美观性。因此,如何根据多类别目标所处的环境特性来实施去除策略,从而实现高质量的遥感影像多类别目标去除,成为了当前亟需解决的关键技术问题。


技术实现思路

1、鉴于上述问题,本专利技术的主要目的在于,提供一种遥感影像多类别目标自动去除方法及装置,使其能够解决现有遥感影像的多类别目标去除方法主要依据宏观区域类别进行多类别目标去除,忽视了多类别目标所处环境的微观特性,导致处理后的遥感影像在环境融合上显得不自然、不协调,即无法根据多类别目标所处的环境特性来实施去除策略的技术问题。

2、为解决上述技术问题,本专利技术实施例提供如下技术方案:

3、本专利技术第一方面提供一种遥感影像多类别目标自动去除方法,该方法包括:

4、获取待修复遥感影像,待修复遥感影像包含覆盖待去除多类别目标的待修复区域;

5、确定待修复遥感影像中待修复区域周围已知区域的环境特性;

6、根据环境特性对应的去除策略,对待修复区域进行多类别目标去除处理,去除策略至少包括利用待修复区域周围已知区域内的影像修复待修复区域和利用卷积神经网络,根据输入的环境特性,对待修复区域进行输出影像的修复;

7、若待修复区域被分割,对去除处理后的待修复区域进行拼接处理。

8、本专利技术第二方面提供一种遥感影像多类别目标自动去除装置,该装置包括:

9、获取单元,用于获取待修复遥感影像,待修复遥感影像包含覆盖待去除多类别目标的待修复区域;

10、确定单元,用于确定获取单元中的待修复遥感影像中待修复区域周围已知区域的环境特性;

11、去除单元,用于根据确定单元中环境特性对应的去除策略,对待修复区域进行多类别目标去除处理,去除策略至少包括利用待修复区域周围已知区域内的影像修复待修复区域和利用卷积神经网络,根据输入的环境特性,对待修复区域进行输出影像的修复;

12、拼接单元,用于若待修复区域被分割,对去除单元中去除处理后的待修复区域进行拼接处理。

13、本专利技术第三方面提供一种电子设备,电子设备包括至少一个处理器、以及与处理器连接的至少一个存储器、总线;其中,处理器、存储器通过总线完成相互间的通信;处理器用于调用存储器中的程序指令,以执行遥感影像多类别目标自动去除方法。

14、本专利技术第四方面提供一种可读性存储介质,存储介质用于存储计算机程序,其中,计算机程序运行时控制存储介质所在设备执行遥感影像多类别目标自动去除方法。

15、借由上述技术方案,本专利技术提出了一种遥感影像多类别目标自动去除方法及装置,该方法的核心在于依据待去除多类别目标所处环境的具体特性,灵活选择最适合的去除手段来对待去除区域进行处理,以实现多类别目标的有效隐蔽。具体来说,首先,选定一幅包含有待去除多类别目标的遥感影像作为待处理的“待修复遥感影像”。由于多类别目标位置事先已被识别并标记,因此可以明确在待修复遥感影像中哪些区域是需要进行修复的,即“待修复区域”。接着,确定待修复遥感影像中待修复区域周围已知区域的环境特性。最后,依据识别出的环境特性,选择与之相匹配的去除策略。这一策略的选择至关重要,因为它将指导如何对待修复区域进行多类别目标去除处理,以确保去除效果既自然又符合所处环境的特点。如果是对待修复区域进行分割处理后,再利用去除策略对多类别目标进行去除处理的,那么需要对分割的待修复区域进行拼接处理,以减少拼接不一致问题。综上所述,本专利技术提出的方法能够根据不同环境特征下的多类别目标去除需求,灵活选择最适合的去除手段,从而确保去除效果既自然又有效。

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【技术保护点】

1.一种遥感影像多类别目标自动去除方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定所述待修复遥感影像中待修复区域周围已知区域的环境特性,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,若总权重值最大的前两种所述分类为动态与静态分类,动态分类指的是容易随时间或外部条件变化而变化的特性,静态分类指的是相对稳定的特性;所述比较各所述总权重值的大小,并根据总权重值最大的前两种所述分类的差值情况选择所述去除策略,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,当最大所述总权重值对应的分类为动态分类时;所述根据所述环境特性对应的去除策略,对所述待修复区域进行多类别目标去除处理,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,基于以所述多类别目标像素为中心的所述待修复影像块,采用局部搜索策略,在所述待修复区域周围的已知区域内搜索与所述待修复影像块相似度最高的多类别目标匹配块,包括:

6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,当最大所述总权重值对应的分类为静态分类时;所述根据所述环境特性对应的去除策略,对所述待修复区域进行多类别目标去除处理,包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,若所述待修复区域被分割,对去除处理后的待修复区域进行拼接处理,包括:

8.一种遥感影像多类别目标自动去除装置,其特征在于,所述装置包括:

9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括至少一个处理器、以及与处理器连接的至少一个存储器、总线;其中,处理器、存储器通过总线完成相互间的通信;处理器用于调用存储器中的程序指令,以执行权利要求1-7中任意一项所述的遥感影像多类别目标自动去除方法。

10.一种可读性存储介质,其特征在于,所述存储介质用于存储计算机程序,其中,所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1-7中任意一项所述的遥感影像多类别目标自动去除方法。

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【技术特征摘要】

1.一种遥感影像多类别目标自动去除方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定所述待修复遥感影像中待修复区域周围已知区域的环境特性,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,若总权重值最大的前两种所述分类为动态与静态分类,动态分类指的是容易随时间或外部条件变化而变化的特性,静态分类指的是相对稳定的特性;所述比较各所述总权重值的大小,并根据总权重值最大的前两种所述分类的差值情况选择所述去除策略,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,当最大所述总权重值对应的分类为动态分类时;所述根据所述环境特性对应的去除策略,对所述待修复区域进行多类别目标去除处理,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,基于以所述多类别目标像素为中心的所述待修复影像块,采用局部搜索策略,在所述待修复区域周围的已知区域内搜索与所述待修复影像块相似度最高的多类别目标匹配块...

【专利技术属性】
技术研发人员:闫鹏飞朱艳丽闫东阳陈婷高宇刘飞何建军
申请(专利权)人:二十一世纪空间技术应用股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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