【CN109903299A】一种条件式生成对抗网络的异源遥感图像配准方法及装置【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910262015.8

(22)申请日 2019.04.02

(71)申请人 中国矿业大学

地址 221008 江苏省徐州市铜山区大学路

中国矿业大学科研院

(72)发明人 杜文亮　周勇　赵佳琦　

(74)专利代理机构 南京瑞弘专利商标事务所

(普通合伙) 32249

代理人 梁天彦

(51)Int.Cl.

G06T 7/11(2017.01)

G06T 7/33(2017.01)

(54)发明名称

一种条件式生成对抗网络的异源遥感图像

配准方法及装置

(57)摘要

本发明公开了一种基于图像分割的条件式

生成对抗网络的异源遥感图像配准方法及装置，

根据两组异源遥感图像数据，获取训练样本；对

输入图像进行图像分割，

获得分割图像；构建基于图像分割的条件式生成对抗网络；构建图像块

的生成对抗网络；训练两个生成对抗网络；将生

成图像与待配准图像进行同源图像配准。本发明

能够约束生成对抗网络生成图像的空间信息一

致性，并提供全尺寸空间信息一致的图像转换解

决方案，将异源图像配准问题化简为同源图像配

准问题，

构建统一的异源遥感图像配准框架。权利要求书3页 说明书6页 附图3页CN 109903299 A 2019.06.18

C N 109903299

A

1.一种基于图像分割的条件式生成对抗网络的异源遥感图像配准方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)从两组异源遥感图像数据中获取成对的训练样本，两组异源遥感图像数据中的数据互为一一匹配，成对的训练样本中的两张图像分别为两组异源遥感图像数据中一一匹配的数据，将成对的训练样本中的两张图像分别称为输入图像和目标图像；

(2)采用分割方法对图像进行图像分割，获得分割图像；

(3)构建基于图像分割的条件式生成对抗网络I；

(4)构建图像块生成对抗网络Ⅱ；

(5)训练两个生成对抗网络；

(6)将生成图像与待配准图像进行同源图像配准。

2.根据权利要求1所述的基于图像分割的条件式生成对抗网络的异源遥感图像配准方法，其特征在于：所述步骤(2)中，对图像进行图像分割，采用的分割方法为k -means图像分割法。

3.根据权利要求1所述的基于图像分割的条件式生成对抗网络的异源遥感图像配准方法，其特征在于：所述步骤(3)中，基于图像分割的条件式生成对抗网络I包括一个生成器G 和一个判别器D，

满足：

其中：x为输入图像，y为对应输入图像x的目标图像，表示输入图像x和目标图像y 的对抗损失函数，D(x ,y)表示判别器D对输入图像x和目标图像y的判别结果，S(x)表示输入图像x经k -means图像分割法分割后获得的分割图像，G(x ,S(x))表示输入图像x与分割图像S(x)经生成器G后获得的生成图像，D(x ,G(x ,S(x)))表示判别器D对输入图像x和生成图像G (x ,S(x))的判别结果，表示数学期望，(x ,y)～p data (x ,y)表示变量(x ,y)服从数据分布p data (x ,y)，x～p data (x)表示变量x服从数据分布p data (x)。

4.根据权利要求1所述的基于图像分割的条件式生成对抗网络的异源遥感图像配准方法，其特征在于：所述步骤(4)中，构建图像块生成对抗网络Ⅱ包括如下步骤：

(41)使用高斯差分函数特征点定位方法对目标图像进行特征点定位；

(42)将目标图像的特征点定位位置在生成图像上共享；

(43)提取目标图像和生成图像上相同特征点定位位置上的对应图像块；

(44)使用图像块生成对抗网络Ⅱ对目标图像和生成图像中对应图像块进行判别。

5.根据权利要求4所述的基于图像分割的条件式生成对抗网络的异源遥感图像配准方法，其特征在于：所述步骤(44)中，图像块生成对抗网络Ⅱ中的生成器采用步骤(3)中条件式生成对抗网络I中的生成器。

6.根据权利要求1所述的基于图像分割的条件式生成对抗网络的异源遥感图像配准方法，其特征在于：所述步骤(5)中，

按照下面的损失函数训练两个生成对抗网络：

权　利　要　求　书1/3页2CN 109903299 A