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申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，提供一种局部自适应的多传感器光谱带通对齐模型、装置，该模型包括：获取单元、线性分支、非线性分支以及对齐单元；线性分支用于提取待对齐影像中各瓦片的直方图特征，以基于各瓦片的直方图特征，自适应地确定待对齐影像中各瓦片的局部分段变换参数；非线性分支用于提取待对齐影像的图像特征，以基于图像特征，确定用于补充待对齐影像的几何配准误差的残差图；对齐单元用于基于待对齐影像中各瓦片的局部分段变换参数和残差图，得到对齐影像。本发明提供的模型，通过构建针对局部区域进行自适应调整的轻量级模型，实现高精准的不同传感器之间快速、批量大范围的光谱带通对齐。
主权项：1.一种局部自适应的多传感器光谱带通对齐模型，其特征在于，包括获取单元、线性分支、非线性分支以及对齐单元；所述获取单元用于获取待对齐影像；所述线性分支用于提取所述待对齐影像中各瓦片的直方图特征，以基于各瓦片的直方图特征，自适应地确定所述待对齐影像中各瓦片的局部分段变换参数；所述非线性分支用于提取所述待对齐影像的图像特征，以基于所述图像特征，确定用于补充所述待对齐影像的几何配准误差的残差图；所述对齐单元用于基于所述待对齐影像中各瓦片的局部分段变换参数和所述残差图，对所述待对齐影像进行光谱带通对齐，得到对齐影像；所述线性分支包括两个一维卷积神经网络；所述两个一维卷积神经网络分别用于提取所述各瓦片的直方图特征，以基于所述各瓦片的直方图特征，分别自适应地确定所述各瓦片的局部分段线性系数和局部分段偏置项系数，以得到所述各瓦片的局部分段变换参数；所述非线性分支包括两个二维卷积网络；所述两个二维卷积网络分别用于提取所述待对齐影像的图像特征，以基于所述图像特征，分别确定用于补充所述待对齐影像的空间细节和光谱细节，以融合所述空间细节和光谱细节得到所述残差图；所述光谱细节用于反映所述待对齐影像中不同波长或频段下的亮度或反射率信息，以反映地物的类型、属性和状态信息。
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权利要求：
百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 局部自适应的多传感器光谱带通对齐模型、装置
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