(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211373452.5 (22)申请日 2022.11.04 (71)申请人 北京数慧时空信息技 术有限公司 地址 100070 北京市丰台区海鹰路1号院1 号楼二层201 (72)发明人 陈宇　董铱斐　邹圣兵　 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种遥感影 像修复方法及装置 (57)摘要 本发明属于遥感影像处理和分析技术领域， 公开了一种遥感影像修复方法及装置， 本方法基 于问题区域与邻域的信息熵差值 以及问题区域 的面积， 对所述问题区域进行分类， 得到不同类 型的问题区域， 并根据不同类型的问题区域通过 相应的修复方法进行遥感影像修复。 本方法解决 了现有技术无法同时修复多类型缺失的问题， 同 时保证修复后的影像能够较大程度上恢复地物 信息， 保持遥感影 像结构的连续 性。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 115423725 A 2022.12.02 CN 115423725 A 1.一种遥感影 像修复方法， 其特 征在于， 包括： S1获取遥感影像集， 所述遥感影像集包括待修复影像， 所述待修复影像包括问题区域 和非问题区域； S2基于问题区域与邻域的信息熵差值以及问题区域的面积， 将问题区域分为第 一类问 题区域、 第二类问题区域和第三类问题区域； S3通过修复策略对问题区域进行修复， 得到第一类修复区域、 第一类修复区域和第三 类修复区域， 所述 修复策略包括第一 修复策略、 第二 修复策略和第三 修复策略； S31通过第一 修复策略对第一类问题区域进行修复， 得到第一类修复区域； S32通过第二 修复策略对第二类问题区域进行修复， 得到第二类修复区域； S33通过第三 修复策略对第三类问题区域进行修复， 得到第三类修复区域； S4通过质检策略对第一类修复区域和第二类修复区域进行质检， 得到质检合格的第一 类修复区域和质检合格的第二类修复区域， 以及质检不合格的第一类修复区域和质检不合 格的第二类修复区域； S5将质检不合格的第一类修复区域和质检不合格的第二类修复区域通过第三修复策 略进行修复， 得到第三类修复区域； S6将第三类修复区域、 质检合格的第一类修复区域和质检合格的第 二类修复区域共同 组成已修复区域， 作为待修复影 像的问题区域的修复结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 步骤S2包括： 将面积小于第一预设阈值的问题区域， 作为第一类问题区域； 将面积大于第一预设阈 值且与邻域的信息熵差值小于第二预设阈值的问题 区域， 作为第二类 问题区域； 将面积大 于第一预设阈值且与邻域的信息熵差值大于第二预设阈值的问题区域， 作为第三类问题区 域。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤S31包括： S311基于第 一类问题区域的面积与第三预设阈值的关系， 将第一类问题区域分为简单 第一类问题区域和复杂第一类问题区域， 其中第三预设阈值小于第一预设阈值； S312对于简单第 一类问题区域， 通过邻域平均方法计算邻域像素的灰度的加权平均值 对简单第一类问题 区域进行修复， 得到第一类修复区域， 其中邻域像素 的权值通过邻域像 素与简单第一类区域的质心 距离计算得到； S313对于复杂第一类问题区域， 通过相似补全方法进行修复， 得到第一类修复区域。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述相似补全方法包括： S3131以当前复杂第一类问题区域的像素为中心点， 生成第一预设面积的目标方块， 以 当前非问题 区域的像素为中心， 生成第一预设面积的参考方块， 所述复杂第一类 问题区域 与所述非问题区域属于同一幅待修复影 像； S3132计算目标 方块的优先值： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115423725 A 2其中， q为目标方块中的像素， Ψp为待补全的目标方块， Ω为复杂第一类问题区域， ｜Ψp ｜为待补全的目标方块 的面积， I为待修复影像， c(q)为目标方块中的像素的可信度， 为等照度向量， np为法向量， α 为归一 化因子； S3133选取当前优先值 最大的目标 方块， 作为优先目标 方块； S3134筛选出与优先目标方块相似度最高的参考方块， 基于该参考方块的灰度信息补 全优先目标 方块， 得到已补全的目标 方块； S3135迭代执行步骤S3132 ‑S3134， 直至全部的目标 方块被补全。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤S32包括： S321对第二类问题区域进行频率转换， 将影像信息转换为频率信息， 得到第二类问题 区域的高频信息和低频信息； S322通过滤波器减弱第二类问题区域的低频信息， 增 强第二类问题区域的高频信息， 得到第二类问题区域的滤波结果； S323对第二类问题区域的滤波结果进行影 像转换， 得到第二类修复区域。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤S3 3包括： S331将第三类问题区域作为目标 区域， 将存在第三类问题区域的待修复影像作为目标 影像； S332通过筛 选策略对遥感影 像集进行筛 选， 得到目标影 像的参考影像； S333在参考影像中提取出参考区域， 其中， 参考影像中的参考区域和目标影像中的目 标区域一一对应； S334建立参考影像和目标影 像之间的线性映射关系， 得到线性映射 函数； S335通过线性映射 函数将参 考区域映射至目标影 像， 得到第三类修复区域。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 所述筛 选策略包括： 第一筛选策略： 在遥感影像集中筛选出与目标区域存在交集区域且交集区域不存在 云、 阴影及雾覆盖的遥感影 像， 得到第一优选影 像集； 第二筛选策略： 在第一优选影像集中筛选出与目标影像时相接近的遥感影像， 得到第 二优选影 像集； 第三筛选策略： 在第二优选影像集中筛选出与目标影像色差最小的遥感影像， 得到参 考影像。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤S4包括: S41将第一类修复区域和第二类修复区域的像素作为待质检区域， 将待质检区域的像 素作为待质检 像素， 获取待质检 像素的灰度值； S42获取待质检 像素的八邻域像素及待质检 像素的八邻域像素的灰度值； S43根据待质检像素的灰度值和待质检像素的八邻域像素的灰度值计算待质检像素的 像素融合度； S44将像素融合度大于第四预设阈值的待质检 像素作为质检合格的待质检 像素； S45根据质检合格的待质检像素的数量计算得到待质检区域的像素合格率， 将像素合 格率大于第五预设阈值的待质检区域作为质检合格的待质检区域， 将像素合格率小于第五 预设阈值的待质检区域作为质检不 合格的待质检区域。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115423725 A 3