遥感图像的增强方法、终端设备、存储介质及计算机产品与流程

本申请涉及图像处理，尤其涉及一种遥感图像的增强方法、终端设备、存储介质及计算机程序产品。

背景技术：

1、随着遥感图像技术的不断发展，遥感图像技术在各个领域中逐渐占有越来越重要的位置。在相关技术中，技术人员往往会借助基于生成器和判别器构建的超分辨率卷积网络学习并重建低分辨率遥感图像中的细节，从而提升低分辨率遥感图像的清晰度以得到高分辨率遥感图像。

2、然而，尽管超分辨率卷积网能够对低分辨率遥感图像进行增强，但是其增强后得到的高分辨率图像中包含的物体边缘信息往往会与真实高分辨率遥感图像中包含的物体边缘信息存在一定差异，而这种边缘信息之间的差异则会对遥感图像的视觉效果产生巨大影响。

3、因此，如何生成保留真实边缘信息的超分辨率图像也就成为了行业内亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供一种遥感图像的增强方法、终端设备、存储介质及计算机程序产品，旨在令终端设备能够生成保留真实边缘信息的超分辨率图像。

2、为实现上述目的，本申请提供一种遥感图像的增强方法，所述遥感图像的增强方法包括步骤：

3、获取低分辨率遥感图像，并基于所述低分辨率遥感图像得到初始超分辨率遥感图像；

4、提取所述初始超分辨率遥感图像对应的初始特征图，并根据所述初始特征图得到目标特征权重分布图；

5、基于所述目标特征权重分布图和所述初始超分辨率遥感图像得到目标超分辨率遥感图像。

6、进一步地，所述基于所述低分辨率遥感图像得到初始超分辨率遥感图像的步骤，包括：

7、提取所述低分辨率遥感图像的初始特征向量，并对所述初始特征向量进行层级归一化处理得到中间特征向量；

8、基于所述中间特征向量得到初始超分辨率遥感图像。

9、进一步地，所述基于所述中间特征向量得到初始超分辨率遥感图像的步骤，包括：

10、基于所述中间特征向量得到第一特征图，并根据所述第一特征图得到第一特征权重分布图；

11、根据所述第一特征图和所述第一特征权重分布图得到第二特征图，并基于所述第二特征图和所述中间特征向量得到第三特征图；

12、对所述第三特征图执行特征增强操作得到初始超分辨率遥感图像。

13、进一步地，所述根据所述初始特征图得到目标特征权重分布图的步骤，包括：

14、对所述初始特征图进行线性嵌入处理得到第一特征向量，并对所述第一特征向量进行特征提取处理得到第四特征图；

15、获取预设的激活函数，并通过所述激活函数对所述第四特征图进行映射得到目标特征权重分布图。

16、进一步地，所述基于所述目标特征权重分布图和所述初始超分辨率遥感图像得到目标超分辨率遥感图像的步骤，包括：

17、对所述目标特征权重分布图进行上采样处理得到第五特征图，并根据所述初始超分辨率遥感图像和所述初始特征图得到第六特征图；

18、基于所述第五特征图和所述第六特征图构建得到目标超分辨率遥感图像。

19、进一步地，在所述获取低分辨率遥感图像的步骤之前，所述方法还包括：

20、获取预设的初始图像处理模型、训练低分辨率遥感图像及所述训练低分辨率遥感图像对应的训练高分辨率遥感图像；

21、通过所述初始图像处理模型和所述训练低分辨率遥感图像得到训练初始超分辨率遥感图像；

22、根据所述训练初始超分辨率遥感图像和所述训练高分辨率遥感图像对所述初始图像处理模型进行更新得到目标图像处理模型。

23、进一步地，所述根据所述训练初始超分辨率遥感图像和所述训练高分辨率遥感图像对所述初始图像处理模型进行更新得到目标图像处理模型的步骤，包括：

24、根据所述训练初始超分辨率遥感图像和所述训练高分辨率遥感图像得到图像真实概率数值，并基于所述图像真实概率数值得到生成器对抗损失函数和判别器对抗损失函数；

25、通过所述初始图像处理模型对所述训练初始超分辨率遥感图像进行处理得到训练目标超分辨率遥感图像，并基于所述训练目标超分辨率遥感图像得到边缘增强器对抗损失函数；

26、根据所述生成器对抗损失函数和所述边缘增强器对抗损失函数得到总损失函数，并根据所述总损失函数和所述判别器对抗损失函数对所述初始图像处理模型进行更新得到目标图像处理模型。

27、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种终端设备，所述终端设备包括：存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述的遥感图像的增强方法的步骤。

28、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的遥感图像的增强方法的步骤。

29、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的遥感图像的增强方法的步骤。

30、本申请实施例提供的遥感图像的增强方法、终端设备、存储介质及计算机程序产品，通过获取低分辨率遥感图像，并基于所述低分辨率遥感图像得到初始超分辨率遥感图像；提取所述初始超分辨率遥感图像对应的初始特征图，并根据所述初始特征图得到目标特征权重分布图；基于所述目标特征权重分布图和所述初始超分辨率遥感图像得到目标超分辨率遥感图像。

31、在本实施例中，终端设备在运行过程中，首先获取需要进行增强的低分辨率遥感图像，并对该低分辨率遥感图像进行处理得到经过增强的初始超分辨率遥感图像，之后，终端设备提取该初始超分辨率遥感图像内包含的初始特征图，并根据该初始特征图得到目标特征权重分布图，最后，终端设备将该目标特征权重分布和该初始超分辨率遥感图像进行融合，从而得到图像特征经过增强的目标超分辨率遥感图像。

32、如此，本申请通过将目标特征权重分布图和初始超分辨率遥感图像进行融合得到目标超分辨率遥感图像的方式，能够在保留原图像特征的情况下对各图像特征进行增强，从而令融合后得到目标超分辨率遥感图像更清晰，且令目标超分辨率遥感图像内的边缘信息能够保持不变，进而解决了相关技术中采用超分辨率卷积网络在得到高分辨率遥感图像时，高分辨率遥感图像内包含的物体边缘信息与真实高分辨率遥感图像中包含的物体边缘信息存在一定差异的技术问题，达到了令终端设备能够生成保留真实边缘信息的超分辨率图像的技术效果。

技术特征：

1.一种遥感图像的增强方法，其特征在于，所述遥感图像的增强方法包括步骤：

2.如权利要求1所述的遥感图像的增强方法，其特征在于，所述基于所述低分辨率遥感图像得到初始超分辨率遥感图像的步骤，包括：

3.如权利要求2所述的遥感图像的增强方法，其特征在于，所述基于所述中间特征向量得到初始超分辨率遥感图像的步骤，包括：

4.如权利要求1所述的遥感图像的增强方法，其特征在于，所述根据所述初始特征图得到目标特征权重分布图的步骤，包括：

5.如权利要求4所述的遥感图像的增强方法，其特征在于，所述基于所述目标特征权重分布图和所述初始超分辨率遥感图像得到目标超分辨率遥感图像的步骤，包括：

6.如权利要求1所述的遥感图像的增强方法，其特征在于，在所述获取低分辨率遥感图像的步骤之前，所述方法还包括：

7.如权利要求6所述的遥感图像的增强方法，其特征在于，所述根据所述训练初始超分辨率遥感图像和所述训练高分辨率遥感图像对所述初始图像处理模型进行更新得到目标图像处理模型的步骤，包括：

8.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括：存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的遥感图像的增强方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的遥感图像的增强方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的遥感图像的增强方法的步骤。

技术总结本申请公开了一种遥感图像的增强方法、终端设备、存储介质及计算机产品，涉及图像处理技术领域，本申请遥感图像的增强方法具体包括：获取低分辨率遥感图像，并基于所述低分辨率遥感图像得到初始超分辨率遥感图像；提取所述初始超分辨率遥感图像对应的初始特征图，并根据所述初始特征图得到目标特征权重分布图；基于所述目标特征权重分布图和所述初始超分辨率遥感图像得到目标超分辨率遥感图像。采用本申请达到了令终端设备能够生成保留真实边缘信息的超分辨率图像的技术效果。技术研发人员：王泓清,刘勇受保护的技术使用者：青岛上合航天科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29