一种城市可见光遥感图像阴影去除的弱监督方法

摘要

一种可见光遥感图像阴影去除的弱监督深度学习方法，将生成对抗网络与阴影成像模型相结合，能够对非配对的数据进行学习，实现可见光遥感图像的阴影去除。通过基于阴影成像模型的阴影迁移模块，网络能够将有阴影遥感图像中的阴影信息迁移到其他的无阴影遥感图像中。将经过阴影迁移的遥感图像数据和其原始数据组成数据对作为训练数据，对网络进行训练来提升网络去阴影效果。在整个流程中，所设计的网络不需要输入严格的有阴影‑无阴影的数据对，是一种弱监督的阴影去除网络。通过在生成对抗网络中引入阴影迁移流程，使阴影去除模型获得了对非配对的有阴影和无阴影遥感数据学习的能力，此外阴影迁移流程引入阴影成像模型，提升了阴影的去除效果。