一种基于卷积神经网络的无人机多光谱遥感影像压缩方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种基于卷积神经网络的无人机多光谱遥感影像压缩方法，包括：S1，对多源多光谱遥感影像进行图像配准、波段合成、辐射定标、图像裁剪、最大最小值归一化处理；S2，构建卷积神经网络压缩模型，卷积神经网络压缩模型由卷积自编解码器、多进制量化和高斯混合熵编码模块、率失真联合调优模块构成；S3，多光谱遥感影像的卷积神经网络压缩模型端到端联合训练；S4，卷积神经网络压缩模型由虚拟机训练完成，生成模型参数，迁移至无人机载荷，实现无人机多光谱遥感影像压缩。本发明结合深度学习中的自编码器，将多源多光谱数据预处理与卷积神经网络压缩模型结合用于无人机多光谱遥感图像压缩，具有压缩效率高且重建质量好的特点。
基本信息
专利标题 ：
一种基于卷积神经网络的无人机多光谱遥感影像压缩方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114422784A
申请号 ：
CN202210060902.9
公开（公告）日 ：
2022-04-29
申请日 ：
2022-01-19
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张文豪朱孟栩李国洪金永涛刘原萍杨秀峰顾行发唐健雄邴芳飞
申请人 ：
北华航天工业学院
申请人地址 ：
河北省廊坊市爱民东道133号
代理机构 ：
北京鑫瑞森知识产权代理有限公司
代理人 ：
代芳
优先权 ：
CN202210060902.9
主分类号 ：
H04N19/126
IPC分类号 ：
H04N19/126 H04N19/13 H04N19/147 H04N19/42 G06N3/04 G06N3/08 G06T7/10
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04N 19/126
申请日 : 20220119
申请日 : 20220119
2022-04-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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