来源：期刊VIP网 时间：
作者：戴激光;徐绍东;石南南;张腾达;
单位：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;
摘要：针对薄云去除中云噪声与地物特征混合，以及云纹理与地物高频信息重叠所引发的地物色彩校准和细节重建困难的问题，提出了对抗学习驱动的多尺度薄云去除算法。该算法以生成对抗网络为框架，定义了云感知稀疏注意力模块与位置编码模块，并设计了综合性损失函数。模型从多尺度角度出发，以云感知稀疏注意力模块作为基本编码模块，分层提取特征并逐步精细化无云信息的表征；以位置编码模块结合跳跃连接，整合多尺度特征图中的水平与垂直注意。通过在公开可见光遥感数据集CUHK-CR1、T-Cloud上的大量实验表明，该算法在信噪峰值比和结构相似性等评价指标上，均优于其他对比网络。
关键词：光学影像;;细节重建;;色彩校准;;生成对抗网络;;薄云去除
基金资助：辽宁省教育厅基本科研项目(LJ212410147015);; 辽宁省省属公办本科高校基本科研业务费(LJ212410147065);; 国家自然科学基金(42071428)
