【摘 要】
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受到复杂、不均匀的大气环境影响,光学遥感图像的成像质量通常无法达到令人满意或者直接可用于土地规划、资源勘探等任务的水准,因此将受云雾影响而退化的遥感图像进行合适的预处理是十分必要的。基于这个必要性,本文对于云雾作用下遥感图像的退化问题展开了研究,具体的工作如下:第一章,首先对图像去云、去雾问题的研究现状进行分析,介绍了这两个问题所属的计算机视觉底层任务所存在的问题,然后给出了建立后文中模型所需的预
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受到复杂、不均匀的大气环境影响,光学遥感图像的成像质量通常无法达到令人满意或者直接可用于土地规划、资源勘探等任务的水准,因此将受云雾影响而退化的遥感图像进行合适的预处理是十分必要的。基于这个必要性,本文对于云雾作用下遥感图像的退化问题展开了研究,具体的工作如下:第一章,首先对图像去云、去雾问题的研究现状进行分析,介绍了这两个问题所属的计算机视觉底层任务所存在的问题,然后给出了建立后文中模型所需的预备知识,包括卷积神经网络,Hadamard积及其扩展,神经网络反向传播算法。第二章,一种基于支持向量回归和改进大气散射模型的图像去雾算法。首先针对大量遥感图像展开统计,分析其与常规图像的不同之处并对大气散射模型和暗通道先验信息进行了改进;接下来通过大气散射模型给真实无雾图像加雾,用来训练支持向量回归模型,实现对传递图的初步预测,并使用导向滤波优化传递图;最后进行本章算法和其他优秀算法的对比实验,并对本章算法结果仍存在的一些问题简要分析。第三章中,提出了一种改进的基于条件生成对抗网络的无云图像生成模型PCR-GAN,该模型的训练效率高,鲁棒性强,去云率高。PCR-GAN使用风格迁移思想进行设计,利用多级特征融合的思想添加了长跳跃连接;使用Runge-Kutta方法扩展残差学习,用于图像域转换;使用Gram矩阵定义风格损失,控制生成图像的色调。最后,在模型训练阶段,使用Heun方法对网络的训练进行改进。实验结果显示了本章模型在去云任务上的优越性。
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