结合PU学习的遥感影像建筑物自动提取方法

针对目前基于机器学习的高分辨率遥感影像的地物提取方法往往需要大量标记样本训练模型的问题，提出了一种利用正样本和未标记样本学习的遥感影像建筑物自动提取方法。首先，利用面向对象的图像分析方法对遥感影像进行分割从而产生地理对象；其次，基于影像建筑物阴影特征和边缘特征提取建筑物像素，结合分割结果自动获取正样本；再次，利用已提取的正样本和剩余的未标记样本训练Bagging-PU分类器对建筑物进行提取；最后，通过基于邻域统计的二值化处理得到建筑物检测最终结果。该方法实现了训练样本标签的自动获取，不需要外部标签样本输入，就能够自动从遥感影像中提取建筑物。在ISPRS(Vaihingen)数据集上的实验表明，该方法提取结果总体精度达到0.928,F1分数为0.864。     

基于U-Net优化的SAR遥感图像语义分割

多光谱图像的分割是遥感图像解译的重要基础环节,SAR遥感图像中包含着复杂的地物目标信息,传统的分割方法存在耗时长、效率低等问题,导致传统图像分割方法的应用受限.近年来,深度学习算法在计算机视觉方向的应用取得了较好的成果,针对多光谱遥感影像语义分割问题,使用深度学习的语义分割方法来实现遥感影像的高性能分割,在U-Net网络结构上添加激活层、Dropout层、卷积层,提出一种基于U-Net优化的深度卷积神经网络,在少量数据集的基础上实现了对以SAR图像合成的多光谱影像中耕地、建筑、河流的快速检测,整体分割准确率达94.6％.与U-Net,SegNet的对照实验结果表明,所提方法的分割准确率相比U-Net,SegNet整体较优,相比U-Net和SegNet分别提升了2.5％与5.8％.     

图像语义分割方法在高分辨率遥感影像解译中的研究综述

快速获取遥感信息对图像语义分割方法在遥感影像解译应用发展具有重要的研究意义。随着卫星遥感影像记录的数据种类越来越多,特征信息越来越复杂,精确有效地提取遥感影像中的信息,成为图像语义分割方法解译遥感图像的关键。为了探索快速高效解译遥感影像的图像语义分割方法,对大量关于遥感影像的图像语义分割方法进行了总结。首先,综述了传统的图像语义分割方法,并将其划分为基于边缘检测的分割方法、基于区域的分割方法、基于阈值的分割方法和结合特定理论的分割方法,同时分析了传统图像语义分割方法的局限性。其次,详细阐述了基于深度学习的语义分割方法,并以每种方法的基本思想和技术特点作为划分标准,将其分为基于FCN的方法、基于编解码器的方法、基于空洞卷积的方法和基于注意力机制的方法四类,概述了每类方法中包含的子方法,并对比分析了这些方法的优缺点。然后,简单介绍了遥感图像语义分割常用数据集和性能评价指标,给出了经典网络模型在不同数据集上的实验结果,同时对不同模型的性能进行了评估。最后,分析了图像语义分割方法在高分辨率遥感图像解译上面临的挑战,并对未来的发展趋势进行了展望。     

基于深度学习的灾后建筑物损坏程度检测综述

遥感图像分类和语义分割是一项非常有应用价值的计算机视觉任务。由于现实生活对遥感信息有更高的需求,使计算机视觉领域中高分辨率遥感图像研究日益活跃。其广泛应用于国土资源监测、道路提取和土地划分等领域。自然灾害后建筑物损害程度检测也作为其应用领域之一,目的是对灾后建筑物损坏程度进行相关检测和评估。近年来,随着深度学习的发展,遥感图像领域取得巨大进展,深度学习在遥感图像分类和语义分割领域中的应用获得了巨大的成功,使其解析遥感图像信息和提取底物特征的速度更快,也在很大程度上提高了处理遥感图像相关任务的准确性。因此,深度学习中的计算机视觉技术对自然灾害后建筑物损害程度检测具有很大帮助。该文介绍了基于深度学习的自然灾害后建筑物损坏程度检测的相关任务、难点和发展现状。接着对xBD数据集进行介绍,并说明了不同算法模型的相关评价标准。然后对深度学习方法中几种应用于建筑物损坏程度检测的卷积神经网络模型进行总结和对比。最后对其存在的问题及未来可能的发展方向进行了讨论。     

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。     

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。     

融合阈值分割和注意力网络的建筑阴影检测

针对高分辨率高层建筑物遥感影像噪声干扰大、阴影检测困难的问题,本文提出了一种改进阈值分割和注意力残差网络结合的高层建筑物遥感影像阴影检测方法.首先,利用改进最大类间和最小类内阈值分割算法建立阈值分割模型,并基于轮廓间的连通域特性和端点位置约束关系利用欧几里得度量算法对断裂轮廓进行修补得到阴影轮廓;然后,利用生成对抗网络模型对误判数据集进行扩充;最后,对残差网络进行改进,在特征图中加入注意力机制进行全局特征融合.在不同场景下,分别与辐射模型、直方图阈值分割、彩色模型阴影检测方法,支持向量机、视觉几何群网络、Inception和残差网络分类网络进行了对比实验,本文方法综合误判率和漏检率分别为2.1%、1.5%.结果表明,本文提出的高层建筑遥感阴影检测算法能较好地完成阴影区域的分割和检测,有利于节约人力物力资源、协助工作人员进行遥感信息的解译、遥感档案建立等工作,具有实用价值.     

基于数据增强的CT图像病灶检测方法

基于医疗影像的辅助诊断技术正处于快速发展阶段,但是受医学影像数据量的制约,使得基于深度学习的建模方法无法向更复杂的模型进行探索.本文从医学CT影像数据增强方法出发,概述了医疗影像病灶图像的成像特点,针对病灶检测及分割任务对现有方法进行了归类总结,并阐述了当前医学影像检测和分割的难点.分别从病灶检测相关技术、影像数据增强方法、基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的病灶检测方法等方面进行了总结.最后,针对医学领域内基于深度学习的数据增强方法:标准GAN、pix2pixGAN、CycleGAN模型进行了对比分析,并展望未来医学影像分析领域的发展趋势.     

深度学习语义分割方法在遥感影像分割中的性能分析

针对如何应用深度学习语义分割方法实现遥感影像高性能分割的问题,选择了当前流行的SegNet、PSPnet以及Deeplabv3+三种基于深度学习语义分割算法,利用南方某区域无人机高分辨率遥感影像中4类要素分割为实验,以总体精度、平均精度及平均交并比（MIoU）作为精度衡量指标,全面对比分析了三种算法的精度。结果表明,在迁移学习支持下,三种算法总体精度可提升2至5个百分点。通过对PSPNet算法运用不同骨干网络,验证了不同结构网络对精度的贡献,优选出复杂度低的骨干网络。采用集成学习的思路,利用投票法对多算法模型进行结果融合可提升总体精度1%左右。三种算法对植被及水体的分割效果均要优于建筑物及道路,其中Deeplabv3+算法精度最高,总体精度达到89.3%,MIoU达到80.4%,可实现要素的鲁棒分割。     

基于深度学习的遥感影像目标检测系统设计

遥感影像目标检测虽然是一种极为有效的地表变化监测手段,但极易受到自然环境复杂性的影响,从而造成遥感影像中存在混合的杂质像素,导致目标检测准确性较差;为解决此问题,设计基于深度学习的遥感影像目标检测系统;建立深度学习框架,分层次连接遥感影像输入模块、图像帧预处理模块与目标检测算法模块,再借助影像目标输出结构单元,对已获得的遥感影像像素数据进行整合,实现系统硬件设计;在此基础上,提取遥感影像的多特征条件,完善现有的目标检测系统设计方案;通过分割多级目标节点的方式,得到遥感影像特征的小波分解结果,利用计算求得的边缘纹理系数,实现融合深度学习理论的遥感影像目标变化能力检测;实验结果表明,所设计遥感影像目标检测系统的有效像素的占比量较大,杂质像素节点的占比量较小,且二者之间的对比情况极为明显,能够有效剔除杂质像素量,更能适应复杂多变的自然环境,获得更为准确的地表变化监测结果.     

遥感应用分析中影像分割方法

影像分割是数字图像模式识别的基础, 是实现从影像上进行目标计算机自动提取的第一步工作, 在遥感应用分析中具有重要意义。近年来, 随着大量的高质量的高分辨率遥感影像出现, 其相关应用迫切需要有效的、考虑其高分辨率影像特点的影像分割方法。但由于高分辨率遥感影像本身的一些特点, 遥感应用分析中传统常用的分割方法难以达到满意的效果。对遥感应用分析中的影像分割方法进行了总结和分析, 并结合高分辨率遥感影像的特点, 分析了高分辨率遥感影像分割的技术难点, 说明了基于像素的传统影像分割方法的局限性, 着重阐述了数学形态学、面向对象分析等方法能更充分地利用影像中目标的色调、纹理、几何等属性, 因此在高分辨率遥感影像分割方面更具有优势。最后, 探讨了遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势。     

双Level Set遥感影像建筑物检测

对传统的基于梯度的Level set方法和基于区域的Chan-Vese分割模型进行分析,提出结合局部梯度和同质区域全局均值信息的双水平集遥感影像分割模型,并利用变分法得到曲线的演化方程。该模型引入一种内部约束能量项近似地表示符号距离函数,使算法摆脱了重新初始化符号距离函数的缺陷,提高了曲线的演化速度,且可以同时分割出多类目标。在建筑物检测中可以同时检测出建筑物的向阳区域、屋顶和阴影区域。实验表明,该方法是一种有效的建筑物检测方法。     

基于改进Mask-RCNN的遥感影像建筑物提取

由于遥感影像中建筑物种类繁多且与周围环境信息混淆,传统方法难以实现建筑物的准确高效提取.本文提出了一种基于改进Mask-RCNN的建筑物自动提取方法,利用PyTorch深度学习框架搭建改进Mask-RCNN网络模型架构,在网络的设计中添加了路径聚合网络和特征增强功能,通过监督和迁移学习的方式对Inria航空影像标签数据集进行多线程迭代训练与模型优化学习,实现了建筑物的自动精确分割和提取.基于不同开源数据集,分别与SVM、FCN、U-net和Mask-RCNN等建筑物提取算法进行对比,实验表明,本文方法可以高效准确、高效地提取建筑物,对于同一个数据集,提取结果的mAP、mRecall、mPrecision和F1分数这4个评价指标均优于对比算法.     

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。     

利用U-net网络的高分遥感影像建筑提取方法

针对传统的高分影像建筑物提取方法存在分割精度低和分割边界模糊等问题,提出基于U-net神经网络的高分辨率光学遥感影像建筑物提取方法。方法包含U-net神经网络和全连接CRFs网络,依据图像特征进行语义分割并优化分割结果;在实现U-net神经网络和全连接CRFs模型的基础上,根据U-net的特点以及本文数据特性调试出不同数据量的增强扭曲数据集进行测试,以达到最高鲁棒的分割效果;调试全连接CRFs模型,使得后处理结果更加贴近影像中的真实情况。实验结果表明,与利用传统分割方法的分割效果相比,该方法分割精度及地物边缘分割完整度都得到了显著提升,对高分辨率遥感影像中建筑物的实验分割精度达到了87.64%。     

利用格式塔的高分辨率遥感影像建筑物提取

目的 格式塔心理学的理论基础为通过对事物的部分感知,实现对事物整体的认识。本文将该思想应用到建筑物提取中,提出一种兼顾目标细节及整体几何特征的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。方法 首先,利用SIFT算法提取特征点作为候选边缘点;然后定义格式塔序列连续性原则判别边缘点,从而得到边缘点点集;并由边缘点点集拟合边缘,实现遥感影像建筑物提取。结果 利用提出算法,对WorldView-2遥感影像进行建筑物提取实验。通过与基于多尺度分割和区域合并的建筑物提取算法对比可以看出,提出算法能够更加准确、完整地提取出建筑物。采用分支因子、遗漏因子、检测率和完整性4个定量化指标对实验结果的定量评价,本文算法的检测率和完整性均大于对比算法,且本文算法的检测率均在95%以上,验证了提出基于格式塔理论的高分辨率遥感影像建筑物提取算法的有效性和准确性。结论 基于格式塔的高分辨率遥感影像建筑物提取算法能够准确刻画建筑物细节特征,同时兼顾建筑物整体几何轮廓,准确提取高分辨率遥感影像中的建筑物。本文算法针对高分辨率遥感影像,适用于提取边缘具有直线特征的建筑物。使用本文算法进行遥感影像建筑物提取时,提取精度会随分辨率降低而降低,建议实验影像分辨率在5 m以上。     

基于深度学习的计算机辅助肺癌诊断方法

癌症,是21世纪死亡率较高的疾病之一,而肺癌在所有癌症发病率及死亡率中均占首位.近年来,随着大数据与人工智能的兴起,基于深度学习的肺癌辅助诊断逐渐成为热门的研究课题.计算机辅助肺癌诊断技术主要是对医学仪器成像得到的肺部影像数据进行处理分析的过程,文中将这类过程总结为4个步骤:医学影像数据预处理、肺实质分割、肺结节检测与分割,以及病变诊断.由于深度学习技术对于训练数据的数量需求较高,而目前领域内公开较多的数据主要是肺部CT图像的结节数据,因此深度学习上对于肺癌辅助诊断的工作主要是肺内实质部分分割、肺结节检测分割以及病变分析的工作.文中对于面向肺癌辅助诊断的传统医学影像处理方法进行了简单介绍,并对前沿的深度学习医学影像处理方法进行了综述.     

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%。     

仿真图像作为模板的遥感影像小目标检测方法

随着传感器技术和航空遥感技术的不断进步,遥感影像的质量和数量也得到了极大的提高,而遥感影像中的目标检测是理解和分析遥感影像所面临的一个基本问题。针对神经网络在遥感影像小目标检测任务中难以提取足够多的有效特征、遥感小目标易受云雾遮挡等问题,提出了一种基于仿真图像模板匹配的方法,通过特征融合的方式成功地将该方法应用于遥感影像小目标检测任务。成像仿真技术生成的仿真图像包含了更多的遥感小目标特征,如几何形状、材质等。在与深度学习结合之后,更多的特征可以提升神经网络检测遥感影像小目标的准确率。实验结果表明将基于仿真图像的模板匹配方法应用于深度学习之后,对于遥感影像小目标检测取得了较好的效果,尤其是针对受到云雾等天气干扰的小目标。     

基于对象建模的遥感影像建筑物提取方法

研究城镇建筑物的提取是遥感影像分析应用中的一项重要内容.遥感影像建筑物结构和光谱的多样性,使结构、光谱等特征的建筑物提取变得极其复杂.根据遥感影像的建筑物纹理区别于其它空间对象纹理的特点,为提高影像分辨率,提出Gabor纹理块的遥感影像对象模型方法应用于遥感影像城镇建筑物的提取.以整个城镇为对象,以建筑物、道路、绿地等不同城镇区域为组成对象的纹理块,建立基于纹理块的对象模型,利用模型进行遥感影像对象的纹理标定,最终提取出城镇建筑物.实验结果表明方法克服了建筑物结构复杂性和多样性以及背景环境的影响,能很好地从城镇遥感影像中提取建筑物.