基于人工智能的图像处理方法及系统

专利主权项内容

1.基于人工智能的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤101，获取包含目标建筑物的合成孔径雷达图像；步骤102，基于合成孔径雷达图像生成像元图结构数据，像元图结构数据包括与合成孔径雷达图像的像元一一对应的节点，如果两个节点之间存在边的连接，则这两个节点对应的合成孔径雷达图像的像元为相邻的像元；像元图结构数据还包括对应于每个顶点的顶点特征向量，顶点特征向量的一个分量表示顶点对应的像元的一个图像值；步骤103，将像元图结构数据输入预先训练的迁移模型中，预先训练的迁移模型包括第一图学习层、第二图学习层、生成层，其中第一图学习层的计算公式如下：其中φ表示ReLU函数，X表示第一特征矩阵，第一特征矩阵的第i个行向量即为第i个节点的节点特征向量，表示顶点的邻接矩阵与单位矩阵的和，/>表示/>的度矩阵，/>表示第一图学习层的第一权重参数，/>表示第一图学习层的第二权重参数；第二图学习层的计算公式如下：其中φ表示ReLU函数，X表示第一特征矩阵，第一特征矩阵的第i个行向量即为第i个节点的节点特征向量，表示顶点的邻接矩阵与单位矩阵的和，/>表示/>的度矩阵，/>表示第二图学习层的第一权重参数，/>表示第二图学习层的第二权重参数；生成层的计算公式如下：其中T表示矩阵的转置，表示条件函数，条件函数的值为0或1，输出值为1的条件是变量大于0.5，C是与/>的行数相同的N*1的矩阵，C中的元素的值是符合标准正态分布的随机生成的值，/>表示C第i行的元素的值分别与/>中第i行的元素的值相乘；步骤104，基于生成矩阵E来解码节点之间的迁移关系，将存在迁移关系的节点对应的合成孔径雷达图像的像元的位置进行调换来获得迁移图像；步骤105，将迁移图像进行灰度可视化为灰度图像，然后对灰度图像进行边缘检测获得目标建筑物的轮廓。