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针对空间低照度成像条件下卫星光学图像信息受损严重的问题,提出了一种基于生成对抗网络的空间卫星低照度图像增强方法,提高了图像的平均亮度及对比度,恢复图像细节信息,为图像识别等图像处理技术提供更高质量的数据信息。首先,设计了一种密集连接的生成器,加强了各特征提取阶段中的信息传递以及多层特征的融合,减少了特征信息的损耗,更好地提取正常照度图像及低照度图像中相似的语义信息;并结合EnlightenGAN的思想,采用了全局 局部辨别器结构,使图像增强效果更自然。然后,在少量样本的条件下,利用非配对样本对该方法进行训练,并通过对输入图像进行随机缩放及翻转等数据增强方法提高模型训练效果,进而提升低照度图像增强性能。最后,对所提出的空间卫星低照度图像增强方法进行了仿真验证。试验结果表明,在空间低照度条件下,该方法在NIQE指标上较LIME及EnlightenGAN分别降低了1.034和0.699,保留了更多的图像细节,具有更高的整体和局部亮度、更高的对比度以及更自然的增强效果。 相似文献
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地球同步轨道卫星会受在轨环境影响而产生热变形,进而影响载荷的对地指向精度,由于空间环境的不确定性和热变形的非线性,在轨的热变形难以量化。文章研究了应用真实在轨遥测数据分析卫星星体热变形的规律,将热变形视作日周期项与年周期项的组合,建立了傅里叶级数形式的数学模型,并利用最小二乘法提出了星体热变形参数的估计方法。对两颗卫星的星体热变形进行了估计和补偿仿真,参数估计结果一致性好,表明了建模的合理性与补偿的可行性。热变形日周期项得到了很好的补偿,其峰峰值降低了80%,年周期项的峰峰值部分降低达80%,但整体上不如日周期项。 相似文献