基于深度卷积生成对抗网络的航拍图像去厚云方法

• 作者: 张思雨 李从利 薛松 韦哲
• 来源期刊: 兵工学报
• 学科: 工学
• 关键词: 航拍图像 厚云去除 深度卷积生成对抗网络 泊松图像编辑
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 页码范围: 1434-1442
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.413
• 字数: 6117字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1093.2019.07.013

摘要

针对航空图像中厚云去除的难题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络的航拍图像去厚云方法.将图像中被云遮挡的区域看作图像修复问题中的缺失部分,利用卷积神经网络的对抗学习补偿缺失信息.设计了包括生成器-鉴别器的深度卷积生成对抗网络模型.生成器采用编码器-解码器结构,构建了包含重建损失、对抗损失和总变差损失的联合损失函数,不断训练以生成云区的预测图像;鉴别器衡量生成图像的真实性,以对抗损失作为损失函数.通过不断迭代联合优化生成器和鉴别器,以使网络预测性能提高.引入泊松图像编辑平滑边界,以降低颜色差异和边界伪迹的影响.在模拟含云图像与真实含云图像上实验结果表明,所提出方法的去云效果在峰值信噪比、结构相似性、自然图像无参考质量评价算法及其改进算法指标优于经典方法,更符合人眼主观感受,且具有较小的运算复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张思雨		2	0	0.0	0.0
2	李从利		1	0	0.0	0.0
3	韦哲		1	0	0.0	0.0
4	薛松		1	0	0.0	0.0