【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于圖像處理與任務規劃，尤其涉及一種基于圖像內容和下行傳輸帶寬的自適應圖像傳輸規劃方法及系統。
技術介紹
1、低成本衛星制造和遙感技術的發展顯著提高了地球成像的分辨率和范圍，生成了海量數據。然而，由于在軌存儲和下行帶寬的限制，實時傳輸這些數據面臨挑戰。高分辨率衛星通常運行在低地軌道，每次過境時僅有幾分鐘的傳輸窗口，限制了在不丟失重要信息的情況下快速傳輸圖像的能力。因此，需要一種高效的傳輸規劃方案來減少數據量并降低傳輸成本。
2、現代遙感服務通常由多顆自主衛星協作完成，因需求變化、協同捕獲、圖像處理和動態傳輸速度等因素，圖像傳輸規劃變得復雜。這些復雜性往往超出了單顆衛星的計算能力。高分辨率圖像中的空間冗余使得自主衛星能夠利用圖像識別技術優先傳輸關鍵圖像部分。主要挑戰在于合理分配感興趣區域和背景區域的傳輸分辨率。
3、圖像識別技術可以幫助確定遙感圖像中的感興趣區域。盡管機器學習和深度學習在圖像識別方面取得了突破，但它們依賴于大量訓練樣本和準確的標注，且復雜模型的計算需求大，難以在衛星上實時運行。一些研究利用低級圖像特征模擬視覺注意機制進行顯著性分析，從而提取感興趣區域；還有研究通過預定義規則和自適應融合不同算法來優化感興趣區域提取，但這些方法在處理多尺度圖像時可能非常耗時，不適合衛星上使用。
技術實現思路
1、本專利技術提出了一種基于圖像內容和下行傳輸帶寬的自適應圖像傳輸規劃方法及系統，能夠有效減輕地面站的傳輸壓力，同時顯著減少冗余數據。
3、一種基于圖像內容和下行傳輸帶寬的自適應圖像傳輸規劃方法，應用于第一裝置，所述方法包括：
4、獲取原始圖像的尺寸和分辨率；
5、通過提取原始圖像中的感興趣區域，生成感興趣區域圖像和非感興趣區域圖像，并獲取所述感興趣區域在原始圖像中的位置；其中，所述感興趣區域圖像的分辨率為該原始圖像的分辨率，所述非感興趣區域圖像的分辨率基于下行鏈路傳輸帶寬生成；
6、將感興趣區域圖像、非感興趣區域圖像、原始圖像的尺寸以及感興趣區域在原始圖像中的位置經由下行鏈路傳輸給第二裝置，以使第二裝置進行原始圖像的恢復。
7、進一步地，所述通過提取原始圖像中的感興趣區域，生成感興趣區域圖像和非感興趣區域圖像，并獲取所述感興趣區域在原始圖像中的位置，包括：
8、對原始圖像進行預處理；
9、采用多尺度高斯平滑金字塔對預處理后的原始圖像進行多尺度處理，得到所述原始圖像的多尺度圖像；
10、基于所述多尺度圖像，生成原始圖像的混合顯著性圖；
11、在所述混合顯著性圖中進行感興趣區域的篩選和去冗；
12、將感興趣區域從原始圖像的背景中分離，得到感興趣區域圖像以及所述感興趣區域在原始圖像中的位置；
13、在原始圖像中對感興趣區域的圖塊位置進行全黑掩膜處理，并基于下行鏈路傳輸帶寬計算非感興趣區域圖像的分辨率，以生成非感興趣區域圖像。
14、進一步地，所述對原始圖像進行預處理，包括：
15、根據原始圖像的尺寸大小進行自適應降采樣預處理；
16、基于自適應降采樣預處理結果的hsv色彩空間，標記出陰影區域，并使用自適應降采樣預處理結果的平均hsv值替代該陰影區域的hsv值。
17、進一步地，基于所述多尺度圖像，生成原始圖像的混合顯著性圖，包括：
18、基于全局對比顯著性計算方法，計算所述多尺度圖像所對應的多尺度顯著性圖金字塔；其中，所述全局對比顯著性計算方法包括：lc算法；
19、以圖像熵作為度量指標，評估所述多尺度顯著性圖金字塔中每個尺度顯著性圖的顯著性，并基于該顯著性對每個尺度的顯著性圖進行加權處理，生成原始圖像的顯著性圖；
20、使用canny邊緣檢測算法識別原始圖像中的邊緣和細微結構之后，基于邊緣檢測結果和所述原始圖像的顯著性圖，生成混合顯著性圖。
21、進一步地，在所述混合顯著性圖中進行感興趣區域的篩選和去冗，包括：
22、對所述混合顯著性圖進行二值化處理，得到混合顯著性圖中的感興趣區域；
23、基于yolov5模型，獲取原始圖像的語義分割結果，并基于該語義分割結果的圖像熵和逆差矩，去除不符合特征值分布的所述混合顯著性圖中的感興趣區域，以得到感興趣區域的第一篩選結果；
24、利用基于紅綠藍模型的植被指數，對感興趣區域的第一篩選結果進行篩選，得到感興趣區域的第二篩選結果；
25、根據感興趣區域的大小和感興趣區域之間的位置，刪除所述感興趣區域的第二篩選結果冗余中的感興趣區域。
26、進一步地，所述非感興趣區域圖像的分辨率基于下行鏈路傳輸帶寬生成，包括：
27、定義非感興趣區域圖像的傳輸分辨率等級；
28、根據衛星捕獲圖像的頻率和軌道動態，確定預測下行鏈路傳輸帶寬的時間步長；
29、獲取若干個歷史時刻的下行鏈路傳輸帶寬，并使用回歸擬合模型預測下一個時刻的下行鏈路傳輸帶寬；其中，所述回歸擬合模型包括：lightgbm模型；
30、判斷下一個時刻的下行鏈路傳輸帶寬是否為帶寬突增；
31、在所述下一個時刻的下行鏈路傳輸帶寬不是帶寬突增的情況下，基于下一個時刻的下行鏈路傳輸帶寬、預測下行鏈路傳輸帶寬的時間步長和原始圖像的數據量，計算可用的最大分辨率，并根據所述可用的最大分辨率，在所述傳輸分辨率等級中確定非感興趣區域圖像的分辨率；
32、在所述下一個時刻的下行鏈路傳輸帶寬是帶寬突增的情況下，將上一次傳輸的非感興趣圖像的分辨率作為該非感興趣圖像的分辨率。
33、進一步地，所述獲取若干個歷史時刻的下行鏈路傳輸帶寬，并使用回歸擬合模型預測下一個時刻的下行鏈路傳輸帶寬，包括：
34、計算若干個歷史時刻的下行鏈路傳輸帶寬的滾動均值和滾動標準差；
35、對若干個歷史時刻的下行鏈路傳輸帶寬以及對應的滾動均值、滾動標準差進行z-score標準化處理；
36、將標準化處理后的數據輸入訓練好的回歸擬合模型，得到下一個時刻的下行鏈路傳輸帶寬；其中，所述訓練好的回歸擬合模型中的參數通過網格搜索優化得到。
37、進一步地，所述判斷下一個時刻的下行鏈路傳輸帶寬是否為帶寬突增，包括：
38、根據歷史時刻的下行鏈路傳輸帶寬和下一個時刻的下行鏈路傳輸帶寬，生成一時間序列；
39、通過滑動窗口將所述時間序列數據分割為多個固定大小的窗口，并計算每個窗口內的標準差；
40、在下一個時刻的下行鏈路傳輸帶寬所在窗口的標準差與其他窗口內的標準差大于設定閾值，且帶寬增減趨勢發生逆轉，則判斷下一個時刻的下行鏈路傳輸帶寬為帶寬突增。
41、進一步地，所述根據所述可用的最大分辨率，在所述傳輸分辨率等級中確定非感興趣區域圖像的分辨率，包括：<本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于圖像內容和下行傳輸帶寬的自適應圖像傳輸規劃方法，其特征在于，應用于第一裝置，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過提取原始圖像中的感興趣區域，生成感興趣區域圖像和非感興趣區域圖像，并獲取所述感興趣區域在原始圖像中的位置，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對原始圖像進行預處理，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述多尺度圖像，生成原始圖像的混合顯著性圖，包括：
5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述混合顯著性圖中進行感興趣區域的篩選和去冗，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述非感興趣區域圖像的分辨率基于下行鏈路傳輸帶寬生成，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述獲取若干個歷史時刻的下行鏈路傳輸帶寬，并使用回歸擬合模型預測下一個時刻的下行鏈路傳輸帶寬，包括：
8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述判斷下一個時刻的下行鏈路傳輸帶寬是否為帶寬突增，包括：
9.根據
10.一種基于圖像內容和下行傳輸帶寬的自適應圖像傳輸規劃系統，其特征在于，所述系統包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于圖像內容和下行傳輸帶寬的自適應圖像傳輸規劃方法，其特征在于，應用于第一裝置，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過提取原始圖像中的感興趣區域，生成感興趣區域圖像和非感興趣區域圖像，并獲取所述感興趣區域在原始圖像中的位置，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對原始圖像進行預處理，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述多尺度圖像，生成原始圖像的混合顯著性圖，包括：
5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述混合顯著性圖中進行感興趣區域的篩選和去冗，包括：
6.根據權...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐帆江，孫靜，劉雨蒙，趙怡婧，王鵬，
申請(專利權)人：中國科學院軟件研究所，
類型：發明
國別省市：
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