基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测方法及系统与流程

本发明实施例涉及卫星图像，尤其涉及一种基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测方法及系统。

背景技术：

1、随着地球观测技术的发展，气象卫星图像数据为天气预报、灾害预测等领域提供了重要的信息支持。然而，由于空间环境复杂多变，气象卫星图像在采集和传输过程中容易受到电磁干扰，导致图像出现噪点或噪线等噪声，严重影响图像的质量和可用性。现有的气象卫星图像噪声检测方法通常采用传统的浅层方法，无法有效学习噪声的深度语义特征，导致噪声检测准确率不高。因此，如何有效识别并检测气象卫星图像中的噪声成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测方法及系统，其通过分级识别噪声类型并应用对应的视觉大模型进行噪声检测，从而提高了噪声检测的准确率。

2、为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测方法，包括：

3、步骤s100，获取气象卫星图像进行预处理，并根据预设方法进行裁剪，生成多个气象卫星图像块；

4、步骤s200，基于预设识别模型对每个所述气象卫星图像块进行噪声类型识别，生成识别结果；

5、步骤s300，基于所述识别结果，利用预设检测模型进行检测，生成噪声检测结果。

6、在本发明的一实施方式中，所述步骤s100包括：

7、步骤s101，获取大尺度气象卫星图像；

8、步骤s102，基于所述大尺度气象卫星图像，进行预处理，生成处理后的大尺度气象卫星图像；

9、步骤s103，基于处理后的大尺度气象卫星图像，根据预设方法进行裁剪，生成所述多个气象卫星图像块。

10、在本发明的一实施方式中，所述步骤s200包括：

11、步骤s201，获取预设识别模型，其中，所述预设识别模型包括噪点图像识别模型和噪线图像识别模型；

12、步骤s202，基于所述噪点图像识别模型和所述噪线图像识别模型对每个所述气象卫星图像块进行噪声类型识别，生成噪点识别结果、噪线识别结果和无噪声结果。

13、在本发明的一实施方式中，所述步骤s300包括：

14、步骤s301，获取预设检测模型，其中，所述预设检测模型包括基于大视觉模型的图像噪点检测模型和图像噪线检测模型；

15、步骤s302，基于所述噪点识别结果，利用所述图像噪点检测模型进行检测，生成噪点检测结果；

16、步骤s303，基于所述噪线识别结果，利用所述图像噪线检测模型进行检测，生成噪线检测结果；

17、步骤s304，基于所述噪点检测结果和所述噪线检测结果，生成所述噪声检测结果。

18、第二方面，本发明提供了一种基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测系统，包括：第一生成模块、第二生成模块以及第三生成模块。所述第一生成模块用于获取气象卫星图像进行预处理，并根据预设方法进行裁剪，生成多个气象卫星图像块。所述第二生成模块用于基于预设识别模型对每个所述气象卫星图像块进行噪声类型识别，生成识别结果。所述第三生成模块用于基于所述识别结果，利用预设检测模型进行检测，生成噪声检测结果。

19、在本发明的一实施方式中，所述第一生成模块包括：第一获取单元、第一生成单元以及第二生成单元。所述第一获取单元用于获取大尺度气象卫星图像。所述第一生成单元用于基于所述大尺度气象卫星图像，进行预处理，生成处理后的大尺度气象卫星图像。所述第二生成单元用于基于处理后的大尺度气象卫星图像，根据预设方法进行裁剪，生成所述多个气象卫星图像块。

20、在本发明的一实施方式中，所述第二生成模块包括：第二获取单元以及第三生成单元。所述第二获取单元用于获取预设识别模型，其中，所述预设识别模型包括噪点图像识别模型和噪线图像识别模型。所述第三生成单元用于基于所述噪点图像识别模型和所述噪线图像识别模型对每个所述气象卫星图像块进行噪声类型识别，生成噪点识别结果、噪线识别结果和无噪声结果。

21、在本发明的一实施方式中，所述第三生成模块包括：第三获取单元、第四生成单元、第五生成单元以及第六生成单元。所述第三获取单元用于获取预设检测模型，其中，所述预设检测模型包括基于大视觉模型的图像噪点检测模型和图像噪线检测模型。所述第四生成单元用于基于所述噪点识别结果，利用所述图像噪点检测模型进行检测，生成噪点检测结果。所述第五生成单元用于基于所述噪线识别结果，利用所述图像噪线检测模型进行检测，生成噪线检测结果。所述第六生成单元用于基于所述噪点检测结果和所述噪线检测结果，生成所述噪声检测结果。

22、第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括：

23、至少一个处理器；以及

24、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

25、其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测方法。

26、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，包括计算机程序和指令，当所述计算机程序或所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如上所述的基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测方法。

27、与现有技术相比，根据本发明的基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测方法及系统，具有如下有益效果：

28、1、通过基于transformer网络的噪点或噪线图像识别模型，能够准确识别气象卫星图像是否包含噪点或噪线，为后续噪声检测提供基础；

29、2、利用基于视觉大模型的气象卫星图像噪点或图像噪线检测模型，能够有效学习噪声的深度语义特征，提高噪声检测的准确率；

30、3、通过分级识别和检测的方式，先识别噪声类型再应用对应的检测模型，提高了噪声检测的效率和准确性。

技术特征：

1.一种基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测方法，其特征在于，所述步骤s100包括：

3.如权利要求1所述的基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测方法，其特征在于，所述步骤s200包括：

4.如权利要求3所述的基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测方法，其特征在于，所述步骤s300包括：

5.一种基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测系统，其特征在于，包括：

6.如权利要求5所述的基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测系统，其特征在于，所述第一生成模块包括：

7.如权利要求5所述的基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测系统，其特征在于，所述第二生成模块包括：

8.如权利要求7所述的基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测系统，其特征在于，所述第三生成模块包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机程序和指令，当所述计算机程序或所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-4中任一项所述的基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测方法。

技术总结本发明公开了一种基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测方法及系统，其中所述方法包括：获取气象卫星图像进行预处理，并根据预设方法进行裁剪，生成多个气象卫星图像块。基于预设识别模型对每个所述气象卫星图像块进行噪声类型识别，生成识别结果。基于所述识别结果，利用预设检测模型进行检测，生成噪声检测结果。借此，本发明的基于视觉大模型的气象卫星图像噪声分级检测方法，通过分级识别噪声类型并应用对应的视觉大模型进行噪声检测，从而提高了噪声检测的准确率。技术研发人员：赵现纲,常翔宇,林曼筠,王劲松,范存群,卫兰,张玺,国鹏,张宇,薛依琪,张战云,陈素晶受保护的技术使用者：国家卫星气象中心（国家空间天气监测预警中心）技术研发日：技术公布日：2024/8/27