边缘增强的EDU-Net遥感影像建筑物提取

针对高空间分辨率遥感影像背景信息复杂，现有语义分割模型提取建筑物轮廓易出现边缘缺失、边界划分不清晰等问题，提出一种边缘增强型EDU-Net深度学习网络。在EDU-Net结构设计中，通过构建边缘特征约束模块，结合Sobel边缘检测图细化建筑物边缘特征；同时，基于二次强化策略提升模型对建筑物边缘信息的表征学习能力。在WHU数据集上，EDU-Net语义分割指标MIoU和F1分别为91.99%和92.37%,相较DoubleU-Net提升0.99%和1.05%;在中国典型城市建筑物数据集上，MIoU达83.12%,同时边缘与边界分割效果更佳，证明了所提出模型具有较好的分割性能和普适性。     

结合语义边界信息的道路环境语义分割方法

语义分割是实现道路语义环境解释的重要方法,深度学习语义分割由于卷积、池化及反卷积的作用使分割边界模糊、不连续以及小目标漏分错分,影响了分割效果,降低了分割精度。针对上述问题,提出了一种结合语义边界信息的新的语义分割方法,首先在语义分割深度模型中构建了一个语义边界检测子网,利用网络中的特征共享层将语义边界检测子网络学习到的语义边界信息传递给语义分割网络;然后结合语义边界检测任务和语义分割任务定义了新的模型代价函数,同时完成语义边界检测和语义分割两个任务,提升语义分割网络对物体边界的描述能力,提高语义分割质量。最后在Cityscapes数据集上进行一系列实验证明,结合语义边界信息的语义分割方法在准确率上比已有的语义分割网络SegNet提升了2.9%,比ENet提升了1.3%。所提方法可以改善语义分割中出现的分割不连续、物体边界不清晰、小目标错分漏分、分割精度不高等问题。     

高分辨率遥感影像的边缘损失增强地物分割

目的 针对高分辨率遥感影像语义分割中普遍存在的分割精度不高、目标边界模糊等问题,提出一种综合利用边界信息和网络多尺度特征的边缘损失增强语义分割方法。方法 对单幅高分辨率遥感影像,首先通过对VGG-16（visual geometry group 16-layer net）网络引入侧边输出结构,提取到图像丰富的特征细节;然后使用深度监督的短连接结构将从深层到浅层的侧边输出组合起来,实现多层次和多尺度特征融合;最后添加边缘损失增强结构,用以获得较为清晰的目标边界,提高分割结果的准确性和完整性。结果 为了验证所提方法的有效性,选取中国北方种植大棚遥感影像和Google Earth上的光伏板组件遥感影像进行人工标注,并制作实验数据集。在这两个数据集上,将所提方法与几种常用的语义分割方法进行对比实验。实验结果表明,所提方法的精度在召回率为00.9之间时均在0.8以上,在2个数据集上的平均绝对误差分别为0.079 1和0.036 2。同时,通过消融实验分析了各个功能模块对最终结果的贡献。结论 与当前先进方法相比,本文提出的边缘损失增强地物分割方法能够更加精确地从遥感影像的复杂背景中提取目标区域,使分割时提取到的目标拥有更加清晰的边缘。     

结合边缘检测的语义分割算法

针对语义分割中目标边缘模糊与分割不准确的问题,提出一种结合边缘检测的语义分割网络。整个网络由边缘检测网络和语义分割网络并行组成。利用边缘检测网络与语义分割网络分别提取图像的边缘特征和初步的语义分割特征,通过特征融合模块将边缘特征和语义分割特征进行融合,得到最终的语义分割结果。在CamVid数据集和Cityscapes数据集上的实验结果表明,与SegNet算法相比,该算法平均交并比分别提升了1.5和1.8个百分点,验证了所提算法的有效性。     

基于深度学习的遥感影像语义分割研究

高分辨率遥感图像的语义分割是遥感应用领域中的重要任务之一。针对经典语义分割网络在高分辨率遥感图像语义分割中存在边缘目标分割不准确、多尺度目标分割困难等问题，提出了一种基于改进空洞空间金字塔池的编码器-解码器结构网络(SMANet)。编码部分使用带有注意力机制的残差网络，使得网络充分提取图像的特征信息，其次通过多并行空洞空间金字塔模块（MASPP）获得特征图有关类别和空间上下文的更详细.信息；解码部分以自底向上方式将深层次语义信息逐步融入到低层次高分辨率图像中。使用WHDLD公开数据集对该算法进行实验，获得了6418%的平均交并比，实验结果表明SMANet优于目前主流的语义分割网络。     

多类别的边缘感知方法在图像分割中的应用

针对图像语义分割方法预测出的目标大多存在边缘模糊和准确度较低的问题,提出多类别边缘感知的图像分割方法.首先设计一种用于多目标分割的Multi-sigmoid损失函数,结合COCO数据集预训练的FCN+CRF网络,建立可优化类别边界的语义分割模型;然后在全局嵌套边缘检测(HED)模型的基础上,增加自底向上的信息解码部分,利用亚像素(subpixel)的图像增强算法实现上采样以及相邻尺度之间的特征融合,构建出可用于边缘检测的深度多尺度编解码模型(MSDF);最后将FCN+CRF提取到的分割信息作为一元势,MSDF检测到的边缘特征作为二元势,设计全局能量函数并计算最小值,实现分割结果的进一步优化.在2个标准数据集Pascal context和SIFT Flow上进行了实验,结果表明,该模型的总体性能较为优越,可应用在图像语义分割和显著性目标检测等相关领域.     

改进SegNet+CRF高分辨率遥感影像建筑物提取方法

将传统的语义分割SegNet网络用于高分辨率遥感影像的建筑物提取时,分割的建筑物存在边界模糊、精度较低、错检漏检等问题。为了解决上述问题,提出一种改进SegNet网络+CRF语义分割方法。编码阶段的最低分辨率层引入空洞金字塔池化模型,通过并行的空洞卷积操作扩大特征提取的感受野;解码阶段构建特征金字塔实现特征多尺度融合,弥补上采样过程中丢失的特征信息;最后,预测图像送入全连接条件随机场模型进行后处理,优化提取的建筑物边缘。实验表明,相较于原SegNet网络,改进方法的建筑物提取像素精度、召回率、平均交并比分别提高了0.48%、1.29%、2.36%。     

一种基于海陆边界跟踪的快速海陆分割方法

海陆分割是进行船舶检测、海岸线提取的基本前提之一。当前海陆分割方法需要对图像进行逐像素处理,因此计算量大。提出一种只需处理海陆边界区域图像的分割方法,用以快速准确地获取海陆边界。首先提取图像4个边缘的基于边缘信息的EBT纹理特征,获取海陆边界种子块。然后从该种子块出发,利用EBT纹理特征进行边界块跟踪,实现快速海陆分割。实验结果表明,所提方法具有较好的分割效果,与目前主流的分割方法比较,时间花费大幅减少。     

采用通道域注意力机制Deeplabv3+算法的遥感影像语义分割北大核心CSCD

为提取高分辨率遥感影像的典型地物,且针对Deeplabv3+在遥感图像分割任务中,边缘分割比较模糊,存在孔洞和遗漏分类的问题,基于深度学习提出在Deeplabv3+加入通道注意力机制模块以增强分割结果的方法。先通过深度卷积网络得到的高级特征图输入到通道注意力机制,进行通道间像素特征强化,再通过空间金字塔池获得多尺度输入图像,并且进行了类别不平衡的修正,提取出了完整的图像分割信息,实现了分割边界信息的优化。最后,通过采集广州市高分二号遥感影像进行遥感数据处理、标注、增强之后进行实验,对比经典语义分割网络U-Net、SegNet、PSPNet,结果表明,该方法的评估指标MIOU达到了96.19%,MPA达到了97.85%。     

基于Deeplabv3+与CRF的遥感影像典型要素提取方法

为提取高分辨率遥感影像的典型要素(建筑物及道路),基于深度学习,提出一种语义分割与全连接条件随机场(CRF)相结合的提取方法。以Deeplabv3+作为语义分割模型,提取较完整图像分割信息,并将其作为全连接CRF的一元能量函数的输入,利用平均场近似方法进行推理,实现对分割信息边界的优化。通过分析Deeplabv3+模型在噪声样本集数据的训练效果验证其鲁棒性,并基于公开影像及矢量数据源设计大规模遥感训练样本集智能采集系统。采集罗德岛2 000平方公里遥感影像及相对应典型要素标记数据作为样本进行实验,结果表明,该方法分割精度MIoU值达到80.32%,结合形态学滤波处理,要素边界轮廓明显优于初始分割结果。     

基于轻量语义分割网络的遥感土地覆盖分类

高分辨率遥感图像有丰富的空间特征, 针对遥感土地覆盖方法中模型复杂, 边界模糊和多尺度分割等问题, 提出了一种基于边界与多尺度信息的轻量化语义分割网络. 首先, 使用轻量化的MobileNetV3分类器, 采用深度可分离卷积来减少计算量. 其次, 使用自顶向下和自底向上的特征金字塔结构来进行多尺度分割. 接着, 设计了一个边界增强模块, 为分割任务提供丰富的边界细节信息. 然后, 设计了一个特征融合模块, 融合边界与多尺度语义特征. 最后, 使用交叉熵损失函数和Dice损失函数来处理样本不平衡的问题. 在 WHDLD数据集的平均交并比达到了59.64%, 总体精度达到了87.68%. 在DeepGlobe数据集的平均交并比达到了70.42%, 总体精度达到了88.81%. 实验结果表明, 该模型能快速有效地实现遥感图像土地覆盖分类.     

全卷积神经网络下的多光谱遥感影像分割

目的 传统的遥感影像分割方法需要大量人工参与特征选取以及参数选择,同时浅层的机器学习算法无法取得高精度的分割结果。因此,利用卷积神经网络能够自动学习特征的特性,借鉴处理自然图像语义分割的优秀网络结构,针对遥感数据集的特点提出新的基于全卷积神经网络的遥感影像分割方法。方法 针对遥感影像中目标排列紧凑、尺寸变化大的特点,提出基于金字塔池化和DUC（dense upsampling convolution）结构的全卷积神经网络。该网络结构使用改进的DenseNet作为基础网络提取影像特征,使用空间金字塔池化结构获取上下文信息,使用DUC结构进行上采样以恢复细节信息。在数据处理阶段,结合遥感知识将波段融合生成多源数据,生成植被指数和归一化水指数,增加特征。针对遥感影像尺寸较大、采用普通预测方法会出现拼接痕迹的问题,提出基于集成学习的滑动步长预测方法,对每个像素预测14次,每次预测像素都位于不同图像块的不同位置,对多次预测得到的结果进行投票。在预测结束后,使用全连接条件随机场（CRFs）对预测结果进行后处理,细化地物边界,优化分割结果。结果 结合遥感知识将波段融合生成多源数据可使分割精度提高3.19%;采用基于集成学习的滑动步长预测方法可使分割精度较不使用该方法时提高1.44%;使用全连接CRFs对预测结果进行后处理可使分割精度提高1.03%。结论 针对宁夏特殊地形的遥感影像语义分割问题,提出基于全卷积神经网络的新的网络结构,在此基础上采用集成学习的滑动步长预测方法,使用全连接条件随机场进行影像后处理可优化分割结果,提高遥感影像语义分割精度。     

改进SeMask主干网络的高分辨率遥感影像变化检测模型

随着城市化进程的加速和人口不断增加, 土地资源的利用和管理变得愈发重要. 高分辨率遥感影像技术的发展为土地覆盖类别变化检测提供了新的途径. 目前, 多数遥感影像变化检测任务主要针对显著建筑物的变化检测, 缺少对土地覆盖类别变化检测任务的研究, 本研究基于公开数据集, 对更多土地覆盖类别变化情况进行标注. 在原语义分割主干网络的基础上结合孪生网络结构, 提出适用于土地覆盖类别变化检测任务的检测模型, 该模型在网络的特征提取阶段加入变化引导模块, 以辅助网络关注两时相影像中的变化信息, 并在网络不同阶段加入通道信息交互模块, 以增强不同特征图的信息融合. 同时, 在特征提取阶段最后一层加入特征对齐模块, 以缓解下采样过程导致的特征偏移. 在土地覆盖类别变化检测数据集上的实验结果表明, 本文提出的方法可以有效提取影像中的变化信息, 并提高分割精度.     

多模态特征融合的遥感图像语义分割网络

遥感图像语义分割是指通过对遥感图像上每个像素分配语义标签并标注,从而形成分割图的过程,在国土资源规划、智慧城市等领域有着广泛的应用。高分辨率遥感图像存在目标大小尺度不一与阴影遮挡等问题,单一模态下对相似地物和阴影遮挡地物分割较为困难。针对上述问题,提出了将IRRG（infrared、red、green）图像与DSM（digital surface model）图像融合的遥感图像语义分割网络MMFNet。网络采用编码器-解码器的结构,编码层采用双输入流的方式同时提取IRRG图像的光谱特征和DSM图像的高度特征。解码器使用残差解码块（residual decoding block,RDB）提取融合后的特征,并使用密集连接的方式加强特征的传播和复用。提出复合空洞空间金字塔（complex atrous spatial pyramid pooling,CASPP）模块提取跳跃连接的多尺度特征。在国际摄影测量与遥感学会（international society for photogrammetry and remote sensing,ISPRS）提供的Vaihingen和Potsdam数据集上进行了实验,MMFNet分别取得了90.44%和90.70%的全局精确度,相比较与DeepLabV3+、OCRNet等通用分割网络和CEVO、UFMG_4等同数据集专用分割网络具有更高的分割精确度。     

残差密集空间金字塔网络的城市遥感图像分割

目的 遥感图像语义分割是根据土地覆盖类型对图像中每个像素进行分类,是遥感图像处理领域的一个重要研究方向。由于遥感图像包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因,准确提取遥感图像特征具有一定难度,使得精确分割遥感图像比较困难。卷积神经网络因其自主分层提取图像特征的特点逐步成为图像处理领域的主流算法,本文将基于残差密集空间金字塔的卷积神经网络应用于城市地区遥感图像分割,以提升高分辨率城市地区遥感影像语义分割的精度。方法 模型将带孔卷积引入残差网络,代替网络中的下采样操作,在扩大特征图感受野的同时能够保持特征图尺寸不变;模型基于密集连接机制级联空间金字塔结构各分支,每个分支的输出都有更加密集的感受野信息;模型利用跳线连接跨层融合网络特征,结合网络中的高层语义特征和低层纹理特征恢复空间信息。结果 基于ISPRS （International Society for Photogrammetry and Remote Sensing） Vaihingen地区遥感数据集展开充分的实验研究,实验结果表明,本文模型在6种不同的地物分类上的平均交并比和平均F₁值分别达到69.88%和81.39%,性能在数学指标和视觉效果上均优于SegNet、pix2pix、Res-shuffling-Net以及SDFCN （symmetrical dense-shortcut fully convolutional network）算法。结论 将密集连接改进空间金字塔池化网络应用于高分辨率遥感图像语义分割,该模型利用了遥感图像不同尺度下的特征、高层语义信息和低层纹理信息,有效提升了城市地区遥感图像分割精度。     

基于神经网络的遥感图像海陆语义分割方法

针对海陆语义分割中陆地、码头形状多样,背景目标复杂等情况造成的像素分类错误、边界分割模糊等问题,提出了一种新的基于深度卷积神经网络的遥感图像海陆语义分割方法。该方法以端对端的训练方式实现了对目标的逐像素分类,为了解决海陆分割中像素分类错误,设计以不同尺度图像为输入的三个并行的编码结构,通过融合不同尺度的特征图,丰富特征代表算子的语义信息,增大像素分类准确率。为了解决海陆分割中边界分割模糊,通过设计能够融合编码结构中低层精细位置信息的解码结构,对特征图进行更加精确的上采样,恢复像素的密集位置信息,提高海陆分割准确度。为有效验证所提网络框架的优势,构建了海陆分割数据集HRSC2016-SL进行算法性能比较。与最新的语义分割算法相比,所提算法取得了更好的分割结果。     

GCAT-U-Net嵌入全局坐标注意力机制的遥感地块分割网络

遥感影像的地块背景特征复杂,当前地块分割方法不能较好地处理模糊的边缘信息,导致分割精度不理想;文章利用注意力机制处理地块特征,提出了一种基于全局坐标注意力机制的遥感地块分割网络:GCAT-U-Net;该方法在U-Net网络基础上嵌入了全局坐标注意力机制,加强了深度神经网络对于遥感影像数据中重要特征的关注度;在公开的GID数据集上的实验结果表明,文章提出的模型将准确率从0.9041提升到了0.9227,比传统U-Net网络提高了2百分点;结合特征自身重要性和特征位置信息的全局坐标注意力机制有助于更精确的目标定位,其输出相较于嵌入单一注意力机制,地块边界更为清晰,提升效果更为显著。     

基于深度学习的自然灾害遥感影像语义分割

自然灾害种类繁多, 通过遥感影像语义分割相对比较困难. 为了能够更好实现遥感影像分割, 本文提出一种基于生成对抗网络的3层遥感影像语义分割模型, 针对不同场景的解析, 基于全卷积神经网络FCN, 设计一种多层次的遥感语义分割框架. 有效对遥感图像语义分割进行处理, 从而提高了模型的分割精度. 实验表明利用这种模型是有效的, 特别是受损建筑的分割结果, mIoU为82.28%, 通过该模型与其他网络模型进行对比, 其性能评价指标明显优于其他网络模型. 最后, 通过对自然灾害各种场景影像进行分析, 为应急管理部门提供一份可靠的数据报告.     

基于边缘增强的遥感图像弱监督语义分割方法

随着弱监督学习被应用于遥感图像语义分割,大大降低了模型训练的数据成本。然而,由于监督信息不足,类激活图难以准确激活出遥感图像中不同尺度大小的目标,这使得基于类激活图获得的伪分割掩码边缘粗糙,从而导致最终的分割结果不准确。此外,大部分的弱监督语义分割方法都是基于可视化的两阶段方法,模型复杂繁琐。针对上述问题,设计了一种基于边缘增强的端到端弱监督语义分割网络。在特征空间边缘增强模块中,以自监督方式引导网络学习遥感图像中尺寸不一的目标,并且,细化伪分割掩码的边缘;在输出空间边缘增强模块中,通过端到端训练提升分割精度,同时降低模型训练的繁琐度。在ISPRS 2D数据集上的实验结果表明,该方法在仅使用图像级标签的情况下MIoU分别为57.72%和59.45%,与其他方法相比,效果较好。     

弱监督深度语义分割网络的多源遥感影像水体检测

目的 深度语义分割网络的优良性能高度依赖于大规模和高质量的像素级标签数据。在现实任务中,收集大规模、高质量的像素级水体标签数据将耗费大量人力物力。为了减少标注工作量,本文提出使用已有的公开水体覆盖产品来创建遥感影像对应的水体标签,然而已有的公开水体覆盖产品的空间分辨率低且存在一定错误。对此,提出采用弱监督深度学习方法训练深度语义分割网络。方法 在训练阶段,将原始数据集划分为多个互不重叠的子数据集,分别训练深度语义分割网络,并将训练得到的多个深度语义分割网络协同更新标签,然后利用更新后的标签重复前述过程,重新训练深度语义分割网络,多次迭代后可以获得好的深度语义分割网络。在测试阶段,多源遥感影像经多个代表不同视角的深度语义分割网络分别预测,然后投票产生最后的水体检测结果。结果 为了验证本文方法的有效性,基于原始多源遥感影像数据创建了一个面向水体检测的多源遥感影像数据集,并与基于传统的水体指数阈值分割法和基于低质量水体标签直接学习的深度语义分割网络进行比较,交并比（intersection-over-union,IoU）分别提升了5.5%和7.2%。结论 实验结果表明,本文方法具有收敛性,并且光学影像和合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像的融合有助于提高水体检测性能。在使用分辨率低、噪声多的水体标签进行训练的情况下,训练所得多视角模型的水体检测精度明显优于基于传统的水体指数阈值分割法和基于低质量水体标签直接学习的深度语义分割网络。