[发明专利]一种面向深度学习的16位遥感影像到8位图像映射方法

权利要求书

1.一种面向深度学习的16位遥感影像到8位图像映射方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对遥感影像进行预处理，并导出为16位图像；

步骤2，求取16位图像的均值和标准差；

步骤3，求取适应于16位图像的最大值和最小值；

步骤4，根据步骤3求得的最大值、最小值，将16位图像映射为8位图像；

步骤5，对步骤4得到的8位图像执行直方图规定化处理；

步骤6，对步骤5处理后的图像进行基于暗通道去雾的后处理；

步骤7，写入地理信息，并应用于深度学习任务。

2.如权利要求1所述的一种面向深度学习的16位遥感影像到8位图像映射方法，其特征在于：步骤1中对收集的遥感影像执行去云预处理，将预处理后的影像的红、绿、蓝三个波段合成真彩色图像，并将其导出为GeoTIFF格式的16位图像，下载到本地计算机中。

3.如权利要求1所述的一种面向深度学习的16位遥感影像到8位图像映射方法，其特征在于：步骤2中均值和标准差的计算方式如下：

式中，表示图像所有像素反射率的均值，σ表示图像所有像素反射率的标准差，N表示影像的像素数目，x_i表示影像第i个像素的反射率数值，i＝[1,2,3,…,N]。

4.如权利要求1所述的一种面向深度学习的16位遥感影像到8位图像映射方法，其特征在于：步骤3中最大值、最小值的计算方式如下：

式中，Max_adapt表示适应于步骤1所导出16位图像的最大值；Min_adapt表示适应于步骤1所导出16位图像的最小值；表示图像所有像素反射率的均值；σ表示图像所有像素反射率的标准差；N表示影像的像素数目；rate为拉伸参数，根据不同传感器图像进行设值。

5.如权利要求1所述的一种面向深度学习的16位遥感影像到8位图像映射方法，其特征在于：步骤4中图像映射方式如下所示：

式中，Image_8bit表示执行图像映射之后的8位图像的所有像素取值，Image_16bit表示执行图像映射之前的16位图像的所有像素取值，Max_adapt表示适应于步骤1所导出16位图像的最大值，Min_adapt表示适应于步骤1所导出16位图像的最小值。

6.如权利要求1所述的一种面向深度学习的16位遥感影像到8位图像映射方法，其特征在于：步骤5中首先计算8位图像的最大值max_raw和最小值min_raw，然后设置规定化区间[min_nolm,max_nolm]，将8位图像的最大值和最小值、规定化区间的最大值和最小值以及8位图像的所有像素值代入到直方图规定化公式，获取直方图规定化图像；

直方图规定化计算方式如下：

式中，Image_nolm表示规定化图像的所有像素值，Image_8bit表示8位图像的所有像素值，max_nolm表示规定化区间的最大值，min_nolm表示规定化区间的最小值，max_8bit表示8位图像的最大值，min_8bit表示8位图像的最小值。