40、基于生成对抗网络的卫星图像增强技术

基于生成对抗网络的卫星图像增强技术

1. 云去除方法概述

云去除本质上是图像的重建过程，主要方法可分为以下四类：
- 非互补方法 ：利用遥感图像中剩余的部分，在不借助任何补充数据的情况下，重建受云污染区域的信息。典型技术是缺失像素插值，但该方法仅适用于小像素间隙，对于云造成的大量数据缺失并不适用。新兴技术包括几何小波、补丁填充和最大后验法。这些技术利用图像周围剩余部分的几何结构来重建缺失区域，结合卫星收集的辐射信息，可合成更逼真的无云图像。
- 多光谱互补方法 ：使用多光谱图像数据进行图像重建。由于云会阻挡可见光波段，可利用可见光与辅助波段之间的关系来重建可见光波段中的缺失区域。例如，Zhang等人使用 haze - optimized transformation (HOT) 方法对有云的Landsat图像的RGB波段进行校正，其公式为：
[HOT = B1 \sin(\alpha) - B3 \cos(\alpha)]
其中，$B1$ 和 $B3$ 分别是像素1和3波段的数字值。不过，该方法不能绝对使用，因为许多场景的绝对信息不可用，所以“$\alpha$”需从最清晰的场景中近似得出，且不同场景的“$\alpha$”值不同。此外，Li等人使用短波红外图像去雾，Roy等人提出用MODIS数据恢复Landsat ETM + 图像，但这些技术仅适用于薄云覆盖，遇到厚云时会有困难。
- 多时间互补方法 ：该技术比上述方法更强大，能去除图像中的厚云覆盖。由于卫星一天能多次获取同一区域的图像，因此更容易获得多时间图像。此方法可利用某一时刻图像中的无云部分填充另一时刻图像中丢失的数据，也可通过图像拼接技术构建无云图像。例如，Chen等人使用邻域相似像素插值器 (NSPI) 技术填充Landsat ETM因扫描线校正器 (SLC) 故障导致的数据间隙，并通过改进的NSPI方法去除厚云覆盖。此外，还有局部线性直方图匹配 (LLHM) 和加权线性回归 (WLR) 等方法，但这些方法在重建图像时可能会出现空间差异。
- 多空间 - 时间 - 光谱互补方法 ：结合空间、时间和光谱数据来恢复图像中的缺失信息。Li等人提出了一种光谱 - 空间 - 时间技术，利用局部区域与非局部区域的空间相关性来恢复卫星图像，同时也可利用卷积神经网络 (CNN) 恢复退化图像。

2. 卷积神经网络方法

卷积神经网络 (CNN) 是卷积处理和全连接人工神经网络的结合。其卷积部分包括卷积层、最大池化层和激活层。卷积层的输出经过激活层，再通过最大/平均池化层，卷积部分会重复多次，之后输出会通过全连接层，全连接层包括输入层、隐藏层和输出层。在卷积层中，常用3×3、5×5和7×7的网格像素作为卷积核来提取输入到输出映射所需的有用信息。已有许多针对特定应用设计的CNN结构，如AlexNet、ResNet和InceptionNet，也可用于云去除。

Zhang等人使用CNN结合不同时间的图像去除云覆盖。他们的方法学习代表有间隙的空间数据和时间数据之间的复杂非线性关系。具体操作如下：
1. 输入两张图像，一张有云，一张无云。
2. 两张图像通过一个3×3卷积核的卷积层，各生成30个特征图，拼接后得到60个特征图。
3. 将输出同时传递给3×3、5×5和7×7的卷积核，提取多上下文信息，然后将这些卷积核的输出拼接。
4. 为解决增加卷积核滤波器大小导致的训练模型复杂度增加问题，使用了扩张卷积。普通卷积的感受野与层深度呈线性关系，公式为 $F_{depth - j} = (2j + 1) * (2j + 1)$；扩张卷积的感受野与层深度呈指数关系，公式为 $F_{depth - j} = (2^{j + 1} - 1) * (2^{j + 1} - 1)$。
5. 定义残差映射：
[r_j = y_j - x_j]
其中，$x_j$ 是原始未衰减图像，$y_j$ 是有缺失数据的图像。残差映射可通过多层网络采用更有效的学习状态，降低训练损失。为缓解增加CNN层数导致的梯度消失或爆炸问题，采用了跳跃连接，在传递前一层特征信息的同时保持图像细节。

3. 生成对抗网络

云去除可利用深度学习生成无云图像。CNN需要有标签的数据，而生成对抗网络 (GAN) 不需要无云图像来训练网络。在深度学习中，生成新图像主要有两种方法：变分自编码器 (VAE) 和生成对抗网络 (GAN)，通常使用GAN，因为它能很好地创建接近所需图像的人造图像。

Enomoto等人提出从多光谱图像中生成无云RGB图像的技术，他们输入RGB和红外图像，利用红外光可穿透薄云的特性。GAN由判别器和生成器两个网络组成，生成器生成假图像，判别器拒绝不符合输入的图像，直到生成与判别器输入相似的图像。在GAN中，通过同时优化以下两个损失函数达到纳什均衡：
- 判别器损失 ：
[D_loss_{real} = \log(D(x))]
[D_loss_{fake} = \log(1 - D(G(z)))]
[D_loss = D_loss_{real} + D_loss_{fake} = \log(D(x)) + \log(1 - D(G(z)))]
总损失为：
[\frac{1}{m} \sum_{i = 1}^{m} \log(D(x_i)) + \log(1 - D(G(z_i)))]
- 生成器损失 ：
[G_loss = \log(1 - D(G(z))) \text{ 或 } -\log(D(G(z)))]
总损失为：
[\frac{1}{m} \sum_{i = 1}^{m} \log(1 - D(G(z_i))) \text{ 或 } \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^{m} -\log(D(G(z_i)))]

4. 图像增强技术

研究人员使用了多种图像增强技术：
- 图像匹配技术 ：如Burgan等人的Image Match方法，旨在使用参考图像校正颜色，将相邻图像拼接成马赛克。其直方图匹配技术通过比较累积分布函数工作，仅使用图像重叠区域创建查找表，且不需要缩放。但该方法依赖于找到重叠区域，可能会导致数据丢失。
- Wasserstein CNN方法 ：作者使用Wasserstein CNN分析输入图像，输出直方图或分布。参考图像仅用于训练，模型训练成功后无需参考图像创建校正图像。该方法在去除大气散射相关的数字值变化和获得颜色校正图像方面有前景。
- Guo等人的CNN模型 ：使用Wasserstein距离作为损失函数，为减少内存和计算复杂度，使用了改进的SqueezeNet。SqueezeNet是轻量级CNN，由挤压层和扩展层组成，挤压层使用1×1卷积核，未扩展层使用3×3卷积核。该模型通过去除SqueezeNet的最终全局平均池化和SoftMax层，提取原始图像的有用信息。同时，作者通过随机裁剪、随机翻转和随机颜色增强三种数据增强操作避免过拟合和颜色差异问题。

5. 模拟结果

测试系统规格为Dell Inc. Inspiron 7560，基于64位Windows 10操作系统，Intel(R) Core (TM) i5 - 7200U CPU @ 2.50 GHz，2701 MHz，2核4线程，8 GB RAM，250 GB SSD和GeForce 940MX 4 GB显卡。

实验结果表明，GAN可通过去除RGB和近红外 (NIR) 卫星图像中的云来提高可见度，直方图匹配能改善图像间和图像内的对比度。具体操作流程如下：
1. 将图像分成四部分，其中一部分作为参考图像。
2. 对其他三部分进行处理，合成假的对比度变化图像。
3. 使用Perlin算法生成合成云，并通过alpha混合添加到四张图像中。
4. 使用GAN模型分别去除四张图像中的云。
5. 让这些图像通过直方图匹配算法，使用参考图像校正其他三张图像。
6. 最后将这些图像组合成最终图像，并与参考图像使用不同的图像评估指标进行比较，结果如下表所示：
|参考图像|比较图像|PSNR|SSIM|MSE|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|原始图像|对比度处理图像|17.28|0.872|1216.35|
|原始图像|对比度处理 + 加云图像|11.36|0.58|4752.08|
|原始图像|最终校正图像|25.58|0.97|179.56|

从表中可以看出，最终校正图像与原始图像非常相似。

综上所述，多年来卫星图像的云去除和对比度增强取得了很大进展。早期云去除需要严格的数学计算，而神经网络的出现降低了计算复杂度，提高了模型效率。CNN曾用于去除云覆盖，但需要有云和无云的训练图像，而GAN仅利用有云图像进行训练，解决了这一问题。不过，GAN需要大量训练时间和反复调整超参数。

未来，可以使用能穿透更厚云层的不同波段图像，以获取无云但可能无颜色的第四通道图像。同时，使用更多真实图像训练GAN模型可提高其准确性，因此扩展数据集至关重要。

基于生成对抗网络的卫星图像增强技术

6. 技术优势与挑战分析

• 技术优势
  • GAN的独特优势 ：GAN在云去除方面展现出显著优势。相较于传统方法，它无需大量有云与无云的配对训练图像，仅利用有云图像就能进行训练，大大降低了数据收集的难度和成本。例如在实际应用中，获取同一区域同时存在有云与无云状态的图像较为困难，而GAN的这一特性使得云去除任务在数据获取上更加可行。
  • 多方法结合增强效果 ：将不同的云去除方法和图像增强技术相结合，能够充分发挥各自的优势。如多时间互补方法与GAN结合，多时间图像的信息可以为GAN提供更丰富的上下文，使得GAN在去除厚云时更加准确；直方图匹配技术与云去除方法结合，能够有效改善图像的对比度，提高图像的视觉质量。
  • CNN的特征提取能力 ：CNN在图像特征提取方面具有强大的能力。其卷积层、池化层和激活层的组合，能够自动学习图像中的复杂特征。在云去除任务中，CNN可以准确地识别云区域和非云区域的特征，为后续的处理提供有力支持。
• 面临挑战
  • GAN的训练难题 ：GAN虽然具有诸多优势，但也面临着一些挑战。训练时间长是一个显著问题，尤其是在处理大规模卫星图像数据集时，训练过程可能需要耗费大量的计算资源和时间。此外，GAN的超参数调整需要通过反复试验，这需要丰富的经验和大量的尝试，增加了模型调优的难度。
  • 数据质量与偏差 ：卫星图像的质量和数据偏差会影响模型的性能。例如，合成的模拟云可能与实际的云存在差异，导致训练出的模型在处理真实图像时效果不佳。此外，数据集中某些类别的图像可能存在偏差，使得模型容易过拟合到这些类别，影响模型的泛化能力。
  • 复杂云况处理 ：对于复杂的云况，如厚云、多层云等，现有的方法仍然存在一定的局限性。不同类型的云对可见光和其他波段的影响不同，如何准确地去除这些复杂云的影响，是当前研究需要解决的问题。

7. 应用场景与前景

• 应用场景
  • 气象监测 ：卫星图像在气象监测中起着至关重要的作用。准确的云去除和图像增强技术可以提高气象预报的准确性。例如，通过去除云的干扰，能够更清晰地观察到大气中的水汽分布、云层运动等信息，为气象分析提供更可靠的数据。
  • 资源勘探 ：在资源勘探领域，卫星图像可以用于探测矿产资源、土地利用等信息。云的存在会影响图像的质量，导致资源信息的误判。云去除和图像增强技术可以提高图像的清晰度和对比度，使得资源勘探人员能够更准确地识别潜在的资源区域。
  • 环境监测 ：对环境变化的监测需要高质量的卫星图像。云去除技术可以帮助监测森林覆盖变化、水体污染、土地沙漠化等环境问题。通过去除云的遮挡，能够及时发现环境变化的迹象，为环境保护和可持续发展提供支持。
• 前景展望
  • 技术融合发展 ：未来，卫星图像增强技术将与其他技术进一步融合。例如，与人工智能的其他分支如强化学习、迁移学习等结合，可能会创造出更高效、更智能的云去除和图像增强方法。此外，与物联网技术结合，可以实现卫星图像的实时采集和处理，提高监测的及时性和准确性。
  • 应用领域拓展 ：随着技术的不断进步，卫星图像增强技术的应用领域将不断拓展。除了现有的气象、资源和环境领域，还可能应用于农业、城市规划、灾害预警等更多领域。例如，在农业领域，可以通过卫星图像监测农作物的生长状况，及时发现病虫害和缺水问题，为精准农业提供支持。

8. 总结与建议

• 总结 ：卫星图像的云去除和对比度增强技术在近年来取得了显著进展。从传统的数学计算方法到基于神经网络的方法，计算复杂度不断降低，模型效率不断提高。GAN作为一种新兴的技术，在云去除方面展现出了巨大的潜力，但也面临着训练时间长、超参数调整困难等挑战。多方法结合和数据增强等技术的应用，能够进一步提高图像增强的效果。
• 建议
  • 数据优化 ：为了提高模型的性能，应注重数据的质量和多样性。可以通过收集更多真实的卫星图像数据，减少合成数据与真实数据之间的差异。同时，采用合适的数据采样方法，如t - SNE，避免数据偏差导致的过拟合问题。
  • 技术创新 ：鼓励研究人员进行技术创新，探索新的云去除和图像增强方法。例如，研究能够穿透更厚云层的新波段图像，开发更高效的GAN架构和训练算法，以提高模型的准确性和效率。
  • 跨领域合作 ：加强不同领域之间的合作，如气象学、地理学、计算机科学等。跨领域的合作可以为卫星图像增强技术带来新的思路和方法，推动该领域的发展。

以下是一个mermaid流程图，展示卫星图像增强的整体流程：

graph LR
    A[卫星图像获取] --> B[云去除]
    B --> C{云去除方法}
    C --> C1[非互补方法]
    C --> C2[多光谱互补方法]
    C --> C3[多时间互补方法]
    C --> C4[多空间 - 时间 - 光谱互补方法]
    C --> C5[GAN云去除]
    C --> C6[CNN云去除]
    B --> D[图像增强]
    D --> E{增强技术}
    E --> E1[直方图匹配]
    E --> E2[Wasserstein CNN]
    E --> E3[Guo等人的CNN模型]
    D --> F[最终图像输出]

通过以上的分析和总结，我们可以看到卫星图像增强技术在多个领域具有重要的应用价值和广阔的发展前景。虽然目前还面临一些挑战，但随着技术的不断进步和研究的深入，相信这些问题将逐步得到解决，为卫星图像的应用带来更多的可能性。