[发明专利]一种基于机器学习的遥感图像色彩校正方法无效
| 申请号： | 201210248482.3 | 申请日： | 2012-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN102855607A | 公开（公告）日： | 2013-01-02 |
| 发明（设计）人： | 王彦情;郭建恩;张吉祥;马雷;江碧涛;张秀玲 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所;北京市遥感信息研究所 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 宋焰琴 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的遥感图像色彩校正方法，可用于航天、航空彩色遥感图像的色彩校正，该方法包括以下步骤：建立真彩色样本图像数据库；从色彩失真的彩色遥感图像中，通过人机交互的方式选择典型地物区域作为输入样本；从真彩色样本图像数据库中人工选择与输入样本具有相同地物类型、相同成像时间、相同或相近地理区域的高质量彩色图像作为参照样本；将输入样本和参照样本组成训练样本，利用机器学习方法对训练样本训练学习，得到色彩校正模型；利用色彩校正模型，对存在色彩失真的彩色遥感图像进行处理，得到高质量的彩色遥感图像。本发明将人机交互选择训练样本和机器学习色彩校正模型相结合，有效地解决了遥感图像的色彩校正问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 遥感 图像 色彩 校正 方法 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的遥感图像色彩校正方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，建立真彩色样本图像库D；步骤S2，对于存在色彩失真的彩色遥感图像IMG，选择该图像中的典型地物区域作为输入样本I；步骤S3，从所述真彩色样本图像库D中选择与所述输入样本I具有相同地物类型、相同成像时间、相同或相近地理区域的高质量彩色样本图像，并将所选择的高质量彩色样本图像或从所选择的高质量彩色样本图像中选择合适的区域作为参照样本R；步骤S4，将所述输入样本I和所述参照样本R组成训练样本T＝{I，R}，并利用机器学习方法对所述训练样本T进行训练学习，得到色彩校正模型f(·)；步骤S5，对所述存在色彩失真的彩色遥感图像IMG，利用所述色彩校正模型f(·)对其进行色彩校正，得到经过色彩校正后的高质量的彩色遥感图像P。
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