基于融合和细化机制的光学遥感图像去云雾算法

Abstract

光学遥感图像广泛应用于天气预报、环境监测和海洋监管等领域。光学传感器拍摄的图像受大气条件和气候因素影响较大,云雾遮挡可导致图像内容丢失、对比度下降和颜色失真等一系列问题。基于此,提出一种基于融合和细化机制的光学遥感图像去云雾算法,实现高质量的单张遥感图像云雾去除。云雾去除网络基于融合和细化机制实现含云雾图与无云雾图的转换。其中,采用融合机制的多尺度云雾特征融合金字塔在不同尺度空间上提取云雾特征并进行融合,采用细化机制的多尺度云雾边缘特征细化单元对云雾的边缘特征进行细化加工,进而重构出清晰的无云图像。采用对抗学习策略,判别网络对特征进行自适应校正并将云雾特征分离出来,从而得到更准确的判别结果,有利于网络生成逼真的云雾去除结果。在开源数据集上选取5种算法进行对比实验,实验结果表明,所提算法云雾去除效果较优,没有产生颜色失真和伪影等现象。在薄云测试集上,所提算法的结构相似性(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)分别超过第二名约11.9%和15.0%,在厚云测试集上,所提算法的SSIM和PSNR分别超过第二名约9.3%和9.9%。