基于CNN回归网络的遥感图像颜色自动校正

摘要：

目前有很多成熟而有效的图像色彩校正算法,但是针对海量的遥感影像数据尚未有行之有效的大批量自动化色彩校正方法.为了解决这个问题,本文提出一种基于CNN(Convolutional Neural Networks)回归网络的遥感图像颜色自动校正方法——ACCN(Auto Color-Correction Network)模型.该模型通过预测消除遥感图像颜色误差后的RGB通道颜色分布直方图实现其色彩的自动校正.ACCN模型由20000幅GF-1号遥感图像在Tensorflow框架上以KL散度为损失函数训练获得.通过测试样本验证,经过该模型校正后,图像色调和谐,色彩鲜明.实验结果表明,该方法在校正过程中图像无需任何预处理,无需手动调节参数,无需参考图像,适宜遥感图像大规模自动化的颜色校正.

关键词：遥感图像、卷积神经网络、颜色校正、颜色直方图、自动化

分类号：TP75(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61331017

在线出版日期：2018-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：28-32,121