基于脉冲耦合神经网络的低轨图像伪影剔除方法

本发明公开了一种基于脉冲耦合神经网络的低轨图像伪影快速剔除方法，S1.获取原始低轨图像数据；S2.将原始低轨图像数据输入星载层次递进式脉冲耦合神经网络模型；S3.形成伪影候选区域，并基于同步脉冲连通度与信息熵增量生成伪影概率图；S4.生成预处理低轨图像数据，并同步生成可逆修复日志；S5.生成伪影剔除高质量图像产品；S6.根据伪影剔除高质量图像产品的处理状态更新星载层次递进式脉冲耦合神经网络模型的耦合增益系数与链接强度阈值。本发明系统闭环运行稳定，图像质量显著提升，处理延时满足快速遥感业务要求，具备工程可落地性。