买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：上海交通大学

摘要：本申请适用于图像处理领域，提供了一种基于月球表面图像的目标识别系统和方法，具体的为一种基于图像块的双重学习策略，其包括三个模块：掩膜和图像块生成模块，负责图像块的生成，无监督图像增强模块，负责域转换模型的创建，目标检测模块，负责目标的检测和识别。从而利用正方形的图像块对图像中的阴影和耀斑的置信度进行评估，将每个图像块划分至基础域、阴影域和耀斑域，进而利用非成对图像结合生成对抗网络，以促进阴影和耀斑的翻译，对图像进行阴影和耀斑的去除，最终准确的识别出图像中的目标，从而解决了月球表面环境受光照等的影响而无法准确进行目标检测的问题。

主权项：1.一种基于月球表面图像的目标识别系统，其特征在于，所述系统包括掩膜和图像块生成模块、无监督图像增强模块、和目标检测模块；所述掩膜和图像块生成模块，用于获取月球表面的原始图像集，针对原始图像集中的每幅原始图像分别获取对应的阴影掩膜Masks和耀斑掩膜Maskf，并基于所述阴影掩膜和耀斑掩膜将所述每幅原始图像分割为多个正方形区域，得到多个图像块，每个图像块属于基础域、阴影域、或耀斑域中的一种；其中，所述原始图像集中的每幅图像中至少包含一个出现阴影和或耀斑的区域；所述无监督图像增强模块，用于获取所述掩膜和图像生成模块得到的每幅原始图像的多个图像块，分别输入至无监督阴影翻译模块和无监督耀斑翻译模块，以去除所述图像块中的阴影区域或耀斑区域，分别得到基础域图像集、无阴影图像集和无耀斑图像集；所述目标检测模块，用于获取基础域图像集、无阴影图像集和无耀斑图像集，输入至改进的YOLOv5网络中，得到目标检测结果；其中，所述基于所述阴影掩膜和耀斑掩膜将所述每幅原始图像分割为多个正方形区域，包括：分别计算原始图像中各个图像块包含阴影的置信度Cs，和包含耀斑的置信度Cf：当时，则所述图像块被分配到阴影域；其中，为阴影域阈值；当时，则所述图像块被分配到耀斑域；其中，为耀斑域阈值；当则所述图像块被分配到基础域；其中，为基础域阈值；若不满足以上任一条件，则将所述图像块丢弃；其中，所述获取所述掩膜和图像生成模块得到的每幅原始图像的多个图像块，输入至无监督阴影翻译模块，以去除所述图像块中的阴影区域，包括：利用属于基础域的图像块和属于阴影域的图像块，对图像块进行双向训练，具体的：针对阴影域图像块IS，利用去阴影翻译器Tb进行阴影去除，得到该图像块对应的辅助基础域图像块针对基础域图像块Ib，利用阴影翻译器Ts进行阴影添加，得到该图像块对应的辅助阴影域图像块分别计算阴影域重建损失阴影域掩膜损失基础域重建损失阴影域对抗损失和基础域对抗损失计算公式如下： 其中，表示从阴影域到辅助阴影域的翻译误差，MS表示阴影域图像块IS对应的掩膜，表示辅助阴影域图像块对应的掩膜；表示从基础域到辅助基础域的翻译误差；Db为用于判断图像块是否来自基础域的判别器，Ds为用于判断图像块是否来自阴影域的判别器；基于上述损失，得到所述无监督阴影翻译模块的最终损失函数Ls，计算公式如下： 其中λ1，λ2和λ3分别为各损失函数对应的损失权重；其中，所述获取所述掩膜和图像生成模块得到的每幅原始图像的多个图像块，输入至无监督耀斑翻译模块，以去除所述图像块中的耀斑区域，包括：针对耀斑域图像块If，利用去耀斑翻译器Tb进行耀斑去除，得到该图像块对应的辅助基础域图像块针对基础域图像块Ib，利用耀斑翻译器Tf进行耀斑添加，得到该图像块对应的辅助耀斑域图像块分别计算耀斑域重建损失耀斑域掩膜损失基础域重建损失耀斑域对抗损失和基础域对抗损失计算公式如下： 其中，表示从耀斑域到辅助耀斑域的翻译误差，Mf表示耀斑域图像块IS对应的掩膜，表示辅助耀斑域图像块对应的掩膜；表示从基础域到辅助基础域的翻译误差；Db为用于判断图像块是否来自基础域的判别器，Df为用于判断图像块是否来自耀斑域的判别器；基于上述损失，得到所述无监督耀斑翻译模块的最终损失函数Lf，计算公式如下： 其中λ4，λ5和λ6为各损失函数分别对应的损失权重。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海交通大学 一种基于月球表面图像的目标识别系统和方法