【摘 要】
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在遥感成像过程中易在拍摄影像内部、影像与影像之间产生亮度不均匀、色彩不一致的现象，通过人工借助图像处理软件进行色彩调节已经不能满足呈几何级数量增长的遥感影像调色需求，因此提出一种针对土地利用率高的复杂城区地物的融合注意力机制无监督循环一致生成对抗网络（channel attention-cycle generative adversarial networks, CA-CycleGAN）。首先，通
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在遥感成像过程中易在拍摄影像内部、影像与影像之间产生亮度不均匀、色彩不一致的现象，通过人工借助图像处理软件进行色彩调节已经不能满足呈几何级数量增长的遥感影像调色需求，因此提出一种针对土地利用率高的复杂城区地物的融合注意力机制无监督循环一致生成对抗网络（channel attention-cycle generative adversarial networks, CA-CycleGAN）。首先，通过直方图调整和Photoshop等软件手工制作用于色彩参考的样本数据集，选择合适的城区影像数据作为待校正影像样本集，将2部分影像分别进行裁切，得到预处理后的影像样本集；然后，将处理好的待校正影像集和色彩参考影像集通过CA-CycleGAN中，由于在生成器中加入了注意力机制，因此在生成器与鉴别器相互对抗的训练过程中能够利用注意力特征图将生成的重点分配在重要的区域，提高生成影像效果，得到基于城区影像的色彩校正模型以及色彩校正后的影像图。影像校正效果和损失函数图表明，所提出的方法在循环一致生成对抗网络基础上做出了优化，加入注意力机制的生成对抗网络在调整影像色彩上的综合表现效果优于不加注意力机制的生成对抗网络。相较于传统方法大大减少了色彩校正的时间，对比人工调色增加了影像色彩校正效果的稳定性。证明所提出方法在遥感影像匀色工作中优势较明显，具有较好的应用前景。
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