[发明专利]一种图像处理方法

说明书

本发明公开了一种图像处理方法，包括；S1：选用效果好的一组图像和效果差的一组图像，采用循环一致性生成对抗网络对模型进行训练，将训练得到的参数进行保存；S2：网络加载训练得到的参数；S3：使用网络处理待处理的图像。本发明的技术方案能够对不含近红外波段的图像进行植被的增强与增绿，并且具有去雾效果。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种可进行植被增强增绿，且具备去雾效果的图像处理方法。

背景技术

传统的植被增强技术需要红外波段的参与，利用植被在红外波段具有较强反射的特性进行植被增强与增绿。

常见的如Quickbird、IKONOS等高分辨率遥感影像的近红外波段对于植被的探测具有突出的特点，因此利用近红外波段进行植被的光谱特征复原是一种理想的方法。利用高分辨率遥感影像的近红外波段对植被光谱特征进行复原的方法对植被光谱特征失真的问题具有明显的改善。

一般的方法利用遥感影像包含蓝、绿、红和近红外4个多光谱波段以及一个全色波段的特点，利用近红外波段对植被敏感的特征，使用专业的图像处理软件(例如Photoshop)的图像运算功能，将近红外波段的植被信息叠加到原始图像上，通过参数的修改来获得增强的植被效果。其具体的实现方法如下：

(1)利用专业遥感处理软件输出两张RGB图像a和b，其中，影像a的红、绿、蓝三个通道分别对应遥感影像的红、绿、蓝三个波段，得到日常生活中常见的“真彩色”影像；影像b的红、绿、蓝三个波段分别对应遥感影像的红、近红外、蓝三个波段，得到一张“假彩色”影像。

(2)使用专业的遥感影像处理软件打开影像a和b，然后将b作为一个图层加载到a中，并关闭图层显示。

(3)在专业的遥感影像处理软件中，将影像a设为源图像，影像b作为图层影像，“混合”选项设为“变亮”，“不透明度”参数的选择可以根据用户需求进行调整，直至用户满意为止。然后进行确定处理，得到最终的植被增强效果。

上述过程利用了多光谱波段加权云算法，即考虑影像中的第2与第4波段(绿和近红外波段)，分别赋予一定的权重再进行波段相加，构造一个新的波段CH5，然后利用新构造的CH5波段替换第2波段(绿波段)，再将3、5、1波段分别赋予R、G、B合成彩色影像，其中CH5波段计算公式如下所示：

CH5＝0.15×CH4+0.85×CH2

其中，CH2表示遥感影像中的第2波段(绿波段)，CH4表示第4波段(近红外波段)。

使用近红外波段进行植被增强是这个方法的特点之一。然而，在航空倾斜摄影中，大部分图像为红、绿、蓝三波段影像，并不含有近红外波段，现有的方法不能在三通道真彩色图像的基础上进行冬季植被的增强与增绿。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术中无法对不含近红外波段的图像进行植被的增强与增绿的问题。

为解决上述问题，本发明提供一种图像处理方法，包括；

S1：选用效果好的一组图像和效果差的一组图像，采用循环一致性生成对抗网络对模型进行训练，将训练得到的参数进行保存；

S2：网络加载训练得到的参数，

S3：使用网络处理待处理的图像。

进一步，

S1中的图像均为航空倾斜图像。

进一步，

S1中的图像包含前视、后视、左视、右视以及下视5个视野的图像。

进一步，

S1中采用图像进行训练前还包括：