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申请/专利权人：同济大学

摘要：本发明涉及一种遥感影像目标样本增强方法，包括：步骤S1、获取遥感影像，并对遥感影像中的目标进行多边形标注和矩形框标注，并将数据集划分为训练集和测试集；步骤S2、将多边形标注后的分割图像和原始影像输入至基于生成对抗网络的pix2pix模型中进行循环训练，生成含有目标的第一遥感影像以及该影像为真实影像的概率；步骤S3、将多边形标注后的分割图像和原始影像输入至基于局部‑全局判别器的pix2pix模型中进行训练，生成第二遥感影像；步骤S4、在第二遥感影像数据集和原始数据集中随机各选择一张影像进行变换处理，采用复制‑粘贴策略进行影像混合，得到最终的目标增强影像。与现有技术相比，本发明能够生成高分辨率的且细节信息丰富影像，提高了样本的丰富性和多样性。

主权项：1.一种遥感影像目标样本增强方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取遥感影像，并对遥感影像中的目标进行多边形标注和矩形框标注，并将数据集划分为训练集和测试集；步骤S2、将多边形标注后的分割图像和原始影像输入至基于生成对抗网络的pix2pix模型中进行循环训练，生成含有目标的第一遥感影像以及该影像为真实影像的概率；步骤S3、将多边形标注后的分割图像和原始影像输入至基于局部-全局判别器的pix2pix模型中训练，生成第二遥感影像，包括以下子步骤：步骤S31、将生成的第一遥感影像和真实影像分别进行k1倍下采样和k2倍下采样；步骤S32、分别构建第一遥感影像和真实影像的原尺度、k1倍下采样和k2倍下采样影像金字塔；步骤S33、将影像金字塔的每一层输入到一个判别器中；其中，每层对应的判别器结构相同；步骤S33、粗略尺度的判别器引导生成器生成具有全局一致性的影像，精细尺度的判别器监督生成器在影像局部范围内生成细节信息，最终得到包含细节信息和全局一致性信息的第二遥感影像；步骤S4、在第二遥感影像数据集和原始数据集中随机各选择一张影像进行变换处理，采用基于IOU粘贴位置确定算法的复制-粘贴策略将其中一张影像的目标粘贴到另一张影像上，进行影像混合，得到最终的目标增强影像，具体为：1在一个图像中随机选择任意数量的对象子集，粘贴到另一个图像随机的位置上；2调整图像的真实框，计算粘贴目标与影像上目标的交集与影像上目标的比值threshold，表达式为： 式中，bbox1为粘贴目标，bbox2为影像上目标，intersection为面积交集函数；3当比值threshold大于设定阈值时，移除遮挡的对象并更新部分遮挡对象的边界框，得到最终的目标增强影像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 同济大学 一种遥感影像目标样本增强方法