[发明专利]倾斜图像校正去模糊的遥感图像处理方法

权利要求书

1.一种倾斜图像校正去模糊的遥感图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取倾斜遥感图像拍摄时刻的旁向倾角ω、航向倾角和像片旋角κ；

S2：计算倾斜遥感图像的旋转矩阵，R

S3：计算倾斜遥感图像的偏移矩阵T，根据中心偏移的大小对倾斜遥感图像的坐标进行校正；

S4：依据S2和S3计算所得倾斜遥感图像的旋转矩阵R和倾斜遥感图像的偏移矩阵T，计算校正后的空间坐标系

S5：依据S4计算获得的校正后的空间坐标系，将倾斜遥感图像转换至垂直拍摄坐标系下的遥感图像，各像素点的位置由以下公式计算得出：

S6：针对S5中计算获得的坐标点，采用双线性三次样条插值方法进行插值，获取更为平滑的、校正后的图像；

S7：采用基于对抗生成网络的图像去模糊算法，对S6中获得的校正后的图像进行去模糊；

S71：为训练对抗生成网络中的生成网络G和对抗网络D，将S6中获得的校正后的图像切割成256×256大小的图像块I_in，同时分割对应的高清图像块I_r作为图像对；

S72：其中生成网络G用于生成去模糊后的图像I_g，对抗网络D用于鉴别生成的图像I_g与真实的高清图像I_r之间的差异，并通过最小化差异的方式对生成网络G和对抗网络D进行优化，

其中，D(x)表示对输入图像块的判定结果，表示真实的高清图像I_r的期望值，表示生成的I_g的期望值，交替优化生成网络G和对抗网络D；

S73：除了鉴别网络的误差外，使用生成网络G的最小均方误差优化生成网络G：loss_mse＝∑_i,j(Ig-I_out)；

S74：交替训练对抗网络D和生成网络G，训练过程中鉴别网络的学习率大于生成网络的学习率；

S75：训练完成后，使用生成网络G对校正后的图像进行去模糊处理。

2.根据权利要求1所述的倾斜图像校正去模糊的遥感图像处理方法，其特征在于：根据获取到拍摄时刻的相机内外方位元素和相机高度，模拟拍摄时刻的物理模型，计算倾斜遥感图像的旋转矩阵R和倾斜遥感图像的偏移矩阵T。

3.根据权利要求1所述的倾斜图像校正去模糊的遥感图像处理方法 ，其特征在于：校正倾斜遥感图像时，根据旋转矩阵R和偏移矩阵T，还原值垂直拍摄视角并使用双线性三次样条插值方法获取初步的校正图像。

4.根据权利要求1所述的倾斜图像校正去模糊的遥感图像处理方法 ，其特征在于：生成网络G的损失函数同时包括鉴别网络的鉴别损失和生成结果与真实图像之间的最小均方误差。

5.根据权利要求1所述的倾斜图像校正去模糊的遥感图像处理方法 ，其特征在于：训练完成后，仅使用生成网络G对校正后的图像进行去模糊。