DCLS-GAN:利用生成對抗網絡的天繪一號衛星高原地區影像去云方法

作者：鄭凱,李建勝,王俊強,歐陽文,谷友藝,張迅

摘要：利用深度學習開展高原地區衛星影像去云是一個研究熱點。本文提出了基于DCLS-GAN的天繪一號衛星高原地區影像的去云方法,采用對抗學習的思想構建深度卷積對抗生成網絡,自主學習影像中云覆蓋部分的典型地表特征,從而恢復云覆蓋下墊面形貌。基于Encoder-Decoder結構生成網絡,構建固定與可移動2種云區掩膜,在矩形固定中心掩模預訓練之后進行隨機位置云掩模遷移訓練,使用最小二乘重建損失與交叉熵對抗損失的聯合損失函數,用于精確修復云覆蓋區域地表;基于CNN鑒別網絡,判別生成影像的真實性。采用雙線性插值提高云覆蓋區域的修復精度,后處理使用泊松編輯處理平滑預測邊界,減少偽跡的影響。在測試數據集上的試驗結果表明,本文方法的總體去云效果在峰值信噪比、結構相似性與自然影像無參考質量評價算法指標上優于經典方法與原始Context Encoder,速度上較經典圖像重建方法優勢較大,具有較好的實際應用前景。

發文機構：信息工程大學

關鍵詞：高原地區衛星影像去云天繪一號深度卷積生成對抗網絡最小二乘plateau areasatellite imagecloud removalTH-1DC-GANthe least square

分類號：