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摘要
对于单幅遥感光学图像,目前已经有很多有效的色彩校正算法,但是这些算法需要人工经验或对场景的先验知识,无法满足对快速增长的海量遥感图像进行自动化处理的需求。针对这一问题,提出一种基于稠密卷积神经网络的遥感图像自动色彩校正方法DCN(dense convolutional networks)。该模型可以预测遥感图像的RGB通道的颜色校正系数K,从而对原始图像进行自动色彩校正。DCN使用稠密模块代替部分卷积层,用更少的层数实现更多的连接。DCN模型由3 000幅GF-2号遥感图像在Tensorflow框架上训练得到,损失函数为颜色校正系数向量与真值向量之间的色偏角θ。经过测试验证,校正后的图像与原图像仅有很小的色偏角,且与真实地物颜色吻合。与传统方法相比,该方法在训练后,可直接使用生成的模型对训练集中未出现的图像进行颜色校正,无需对场景的先验知识和人工经验,也无需参考图像,可实现对海量遥感光学图像的自动化色彩校正。与传统的卷积神经网络CNN(convolutional neural networks)相比,基于DCN的模型拥有更少的参数和更好的泛化能力,而且不受输入图像大小的限制,在测试集上有更好的结果。
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单位中国科学院; 中国科学院大学; 中国科学院电子学研究所
