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申请/专利权人：清华大学

摘要：本申请提供了一种异质遥感图像的融合方法，涉及图像处理技术领域，旨在综合光学图像和雷达图像各自的优点，生成融合图像。所述方法包括：获取光学图像和雷达图像；将所述光学图像和所述雷达图像输入同质变化图像生成模型，得到融合图像，所述融合图像包括所述光学图像的内容特征和所述雷达图像的风格形式特征；其中，所述同质变化图像生成模型是学习了基于光学图像样本和雷达图像样本生成待迭代图像样本，并对所述待迭代图像样本进行迭代生成融合图像样本的模型。

主权项：1.一种异质遥感图像的融合方法，其特征在于，所述方法包括：获取光学图像和雷达图像；将所述光学图像和所述雷达图像输入同质变化图像生成模型，得到融合图像，所述融合图像包括所述光学图像的内容特征和所述雷达图像的风格形式特征；其中，所述同质变化图像生成模型是学习了基于光学图像样本和雷达图像样本生成待迭代图像样本，并对所述待迭代图像样本进行迭代生成融合图像样本的模型；所述同质变化图像生成模型是对初始模型进行训练得到的，所述初始模型包括图像生成模块和权值固定的第一特征提取模块；训练所述初始模型的步骤至少包括：将所述光学图像样本和所述雷达图像样本输入所述初始模型；利用所述第一特征提取模块，提取所述光学图像样本的第一内容特征以及所述雷达图像样本的第一风格形式特征；将所述第一内容特征以及所述第一风格形式特征输入所述图像生成模块，输出第一中间图像样本；根据所述图像生成模块当前的输入和输出，构建损失函数；基于所述损失函数，对所述初始模型的模型参数进行更新，得到所述同质变化图像生成模型；所述初始模型还包括权值随机的第二特征提取模块；训练所述初始模型的步骤还包括：获取所述图像生成模块生成的所述待迭代图像样本，所述待迭代图像样本为：在所述图像生成模块的输入为所述第一内容特征和所述第一风格形式特征的情况下，使所述损失函数最小的图像样本；利用所述第二特征提取模块，提取所述光学图像样本的第二内容特征以及所述雷达图像样本的第二风格形式特征；获取所述图像生成模块生成的第二中间图像样本，所述第二中间图像样本为：在所述图像生成模块的输入为所述第二内容特征和所述第二风格形式特征的情况下，使所述损失函数最小的图像样本；根据所述第二中间图像样本，对所述待迭代图像样本进行迭代，包括：在满足迭代终止条件的情况下，将所述第二中间图像样本作为所述同质变化图像生成模型输出的所述融合图像样本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学 一种异质遥感图像的融合方法