跨层细节感知和分组注意力引导的遥感图像语义分割

目的 语义分割是遥感图像智能解译的关键任务之一,遥感图像覆盖面广,背景交叉复杂,且地物尺寸差异性大。现有方法在复杂背景下的多尺度地物上分割效果较差,且分割区域破碎边界不连续。针对上述问题,提出了一种跨层细节感知和分组注意力引导的语义分割模型用于高分辨率遥感图像解析。方法 首先采用结构新颖的ConvNeXt骨干网络,编码输入图像的各层次特征。其次,设计了分组协同注意力模块,分组并行建模通道和空间维度的特征依赖性,通道注意力和空间注意力协同强化重要通道和区域的特征信息。接着,引入了自注意力机制,构建了跨层细节感知模块,利用低层特征中丰富的细节信息,指导高层特征层学习空间细节,保证分割结果的区域完整性和边界连续性。最后,以山西省太原市为研究区域,自制高分辨率遥感太原市城区土地覆盖数据集（Taiyuan urban land cover dataset,TULCD）,所提方法实现了太原市城区土地覆盖精细分类任务。结果 实验在自制数据集TULCD和公开数据集Vaihingen上与最新的5种算法进行了比较,所提方法在两个数据集上平均像素准确率（mean pixel accuracy,mPA）为74.23%、87.26%,平均交并比（mean intersection over union,mIoU）为58.91%、77.02%,平均得分mF1为72.24%、86.35%,均优于对比算法。结论 本文提出的高分辨率遥感图像语义分割模型具有较强的空间和细节感知能力,对类间差异小的相邻地物也有较强的鉴别能力,模型的整体分割精度较高。     

采用改进DeepLab网络的遥感图像分割

基于深度学习的语义分割方法具有较好的应用前景,但针对海量的遥感数据,深度学习算法在训练速度上仍有较大提升空间。在前人研究基础上,提出一种改进的全卷积网络,改进的网络以DeepLab为网络前端,结合Inception结构,在不降低特征提取能力的前提下,通过减少网络参数数量,降低网络运算复杂度,有效提升了网络的训练速度。基于INRIA Aerial Image Dataset高分辨率航空遥感数据集开展语义分割对比实验,实验结果显示改进的网络在训练速度和精度上均较DeepLab网络有所提升。所提出的改进DeepLab网络对为处理数据量庞大的遥感影像提供了可参考的解决方案。     

改进的遥感图像语义分割算法

针对遥感图像中多个目标聚集导致边缘混淆,小尺度物体分割不明显,以及语义分割过程中全局信息获取不足的问题,提出了一种基于混合注意力与全尺度跳层连接网络的遥感图像语义分割算法DU-net。该算法以U-net3+为基础网络,采用全尺度跳层连接网络作为特征提取网络,摒弃了原算法中的深度监督,建立特征与注意力机制之间的关联,最终实现语义分割的过程。实验结果表明,DU-net算法在不同指标下较经典算法都有明显提升,同时提高了图像边缘分割质量,改善了算法对小尺度目标的分割准确度。     

GCM+-LANet：遥感图像语义分割的全局卷积模块与局部注意力网络模型

遥感图像地物种类丰富、尺寸多变、分布不均衡、背景复杂,导致经典图像语义分割网络难以在遥感图像上取得理想分割效果。局部注意力网络模型（LANet）在遥感图像语义分割上取得了较好的实验效果,但大尺寸、小尺寸和细长的地物目标分割效果不佳。提出了一种改进LANet网络的高分辨率遥感图像语义分割网络模型,首先,针对全局特征提取设计了全局卷积模块（GCM+）,以组合卷积的形式扩大感受野,提升大尺寸地物目标的分割性能;其次,利用针对计算机视觉提出的激活函数Funnel ReLU(FReLU)来解决细小目标漏分的问题。实验结果表明：该网络模型在Potsdam数据集上平均交并比达到了75.83%,像素准确率达到了94.95%,比基础网络LANet有较大提升。     

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。     

遥感图像语义分割的多特征注意力融合网络

针对高分辨率遥感图像中存在背景复杂、目标大小不一、类间具有相似性的问题,提出一种用于遥感图像语义分割的多特征注意力融合网络(Multi-feature Attention Fusion, MAFNet)。MAFNet基于编码和解码结构,在编码阶段,采用空间金字塔池化获取多尺度的上下文信息,同时融合特征通道之间的关联信息,提高特征图的语义表征能力;在解码阶段,基于注意力机制将高层特征与低层特征自适应地融合,逐级恢复目标的细节特征。在公开的数据集Potsdam和Vaihingen上设计了对比实验,PA值分别达到了89.6%和89.1%,验证了该方法的有效性。     

多尺度信息融合的遥感图像语义分割模型

遥感图像分割是目前学术界和工业界的一个研究热点,在城市规划、变化检测以及GIS信息构建等方面有着十分广泛的应用.然而,诸多复杂因素(如多变的尺度、多样化的拓扑形状以及复杂的背景和阴影等)使得遥感图像语义分割成为一项具有挑战性的任务.为此,提出一种基于多尺度信息融合的遥感图像语义分割深层卷积神经网络模型,该模型分为编码器和解码器2部分.在编码阶段,设计了基于DenseNet网络的跨卷积层级的多尺度特征融合策略,采用子区域全局平均池化及多尺度卷积处理复杂的背景区域;在解码阶段,为了准确地恢复图像的细节信息,设计了能够融合不同层级卷积特征的短解码器;最后,在整体模型构建方面设计了一种具有多输出的分层监督机制网络模型,从不同层级获取监督信息,可在充分利用监督信息的同时更好地引导网络的训练.在ISPRS公开数据集以及北京市遥感数据集上,通过实验验证了文中模型的有效性.     

改进U-Net的高分辨率遥感图像轻量化分割

针对传统图像分割方法分割效率低下,遥感图像特征复杂多样,复杂场景下分割性能受到限制等问题,在基于U-Net网络架构的基础上,提出一种能够较好提取遥感图像特征并兼顾效率的改进U-Net模型.首先,以EfficientNetV2作为U-Net的编码网络,增强特征提取能力,提高训练和推理效率,然后在解码部分使用卷积结构重参数化方法并结合通道注意力机制,几乎不增加推理时间的前提下提升网络性能,最后结合多尺度卷积融合模块,提高网络对不同尺度目标的特征提取能力和更好地结合上下文信息.实验表明,改进的网络在遥感图像分割性能提升的同时分割效率也提高.     

基于注意力机制的自适应滤波遥感图像分割网络

遥感图像尺度变化较大,背景类内差异较大以及前景和背景之间的不平衡等问题,增加了遥感图像小目标和目标边缘分割的难度。在卷积神经网络中,下采样引起的混叠效应造成目标信息的失真和损失,容易被忽视。同时,扩张卷积虽然捕获到了丰富的感受野信息,但仍存在冗余的背景信息干扰。据此,提出了一种基于注意力机制自适应滤波分割网络(ARGNet)。在DeepGlobe Road Extraction数据集和Inria Aerial Image Labeling数据集上进行实验,结果表明,所提出的网络能够分割出更加精准的目标。     

改进的分水岭算法在粘连图像分割中的应用

在多目标图像分割中,经常会出现由于目标图像粘连度分布不均而影响图像分割精度的情况.通过研究标记分水岭算法,提出一种结合形态学运算和距离变换的改进的分水岭分割方法.该算法在处理粘连程度高的目标图像时,能够将粘连图像精确地分割出来.实验结果表明,将该算法应用到农产品的混合水果和医药领域药盒的无序分拣中,能够高效地解决粘连图...     

改进的Random Walker在医学图像分割中的应用

针对经典Random Walker算法利用图像信息的局限性,将应用于图像空间的经典Random Walker算法推广至特征空间。先将待分割图像进行高斯核滤波,然后利用联合直方图将图像空间延伸至特征空间,再用经典Random Walker算法进行半监督聚类,以实现在特征空间的初步划分,最后将初步划分的结果映射回原始图像空间中进行分割。这一改进的算法尤其适合多通道图像的分割。将新算法应用于分割多模态MR脑部图像中的神经胶质瘤,并对算法的精确性和算法对种子点的敏感性进行分析,实验结果显示新算法较经典Random Walker算法在精确性和稳定性上都有更佳表现。     

一种改进的图像分割活动轮廓模型

C-V模型具有计算复杂度低、对初始化和噪声不敏感等优点,在处理图像的时候总是从全局的角度去考虑图像区域的灰度变化,从而导致难以分割灰度不均的图像。局部二元拟合(LBF)模型在处理灰度不均匀的图像分割方面有很大优势,但是LBF模型存在依赖初始轮廓大小、位置等缺点。针对C-V模型不能分割灰度不均图像和LBF模型敏感于轮廓初始化的问题,给出一个用偏微分方程表示的新的融合局部(LBF模型)和全局信息(改进的C-V模型)的活动轮廓模型。实践结果表明,新的模型对初始轮廓的敏感性低,能分割灰度不均的图像,且优于C-V模型,其分割效率明显高于LBF模型。     

一种改进的圆形目标图像分割算法

针对目标与背景颜色接近,目标区域粘连度较高难以分割的情况,提出了一种基于阈值处理和分水岭分割相结合的改进的圆形目标图像分割算法。提及的算法分成两个步骤：第一步采用了3次阈值处理相结合的改进算法,较好地完成了目标和背景颜色接近情况下的目标提取;第二步采用了改进的分水岭分割算法,改善了分水岭分割之前的距离变换和求种子点过程,较好地实现了粘连度较高情况下的目标区域分割。实验结果表明该方法对圆形粘连目标的分割有较好的效果。     

一种基于遗传算法的彩色图像分割改进算法

图像分割是进行图像理解的基础,也是图像工程技术中一个重要的问题.近几年来关于图像的分割方法层出不穷,但随着多媒体技术和Internet技术的发展,彩色图像分割处理的准确性和实时性要求也越来越高.为此提出了一种基于遗传算法的彩色图像分割改进算法.经过大量的对比实验表明,用这种方法分割目标和背景区域差别较大的彩色图像具有分割效果好、实时性、鲁棒性强的特点,是一种较为理想的分割方法.     

一种基于改进小生境遗传算法的图像分割方法

利用经典的Otsu算法和基本遗传算法相结合进行图像分割存在有算法效率低、容易提前形成伪解的问题,对于上述问题,提出一种基于改进小生境遗传算法的图像分割算法(IVNGAMS)。算法全局优化了二维Otsu图像分割函数,可以按照个体适应度大小自动控制遗传参数。并通过引入模拟退火算法,进一步提升算法的局部搜索能力。实验结果表明,改进的图像分割方法能更好提升算法的全局搜索能力,能够更加稳定快速的收敛到最佳的分割阈值,并且得到了更好的图像分割效果。     

一种改进的图像增强算法及其应用

为改进图像增强算法,使之更适合医学领域图片的处理,采用了粗糙集的上逼近和下逼近思想,将图像分为物体区和背景区,使用不同的函数进行增强,进而提出了一种改进的基于粗糙集的增强算法,并首次应用于医学图像处理领域.实验结果显示改进的基于粗糙集的增强效果优于直方图均衡化方法.     

一种改进的深度置信网络及其在自然图像分类中的应用

深度置信网络DBN(deep belief network)由受限玻尔兹曼机RBM(restricted Boltzmann machine)堆叠而成。针对RBM只能接受二值输入而导致的信息丢失问题,给出将可视层节点替换为具有高斯噪音的实数节点的解决方法,并且用线性修正节点替代隐层的Sigmoid节点。线性修正单元具有良好的稀疏性,可以很好地提高网络性能。DBN自底向上逐层训练网络,初始化网络的参数。在自然图像数据库中与传统DBN以及BP神经网络做分类性能比较,实验结果表明,改进的DBN的图像平均分类正确率以及时间复杂度都得到了较好的改善。     

K-均值聚类算法在海水背景石斑鱼彩色图像分割中的应用

鱼类图像分割是养殖鱼类行为观测和智能化自动投饵系统的关键先决步骤。针对海水背景图像中鱼体分割,提出一种在人工海水环境中获取石斑鱼彩色RGB图像的软硬件系统,并将K-均值聚类算法应用于RGB格式图像的分割实验。观察并分析了彩色图像的三种单色(R、G或B)像素的直方图特征。以RGB三色像素点和三种单色(R、G或B)像素点为聚类数据集,使用K-均值聚类算法进行图像分割,聚类数设定为2,分别代表海水背景和鱼体目标。通过对100幅图像分割结果的观察和统计,可以得出初步结果,即使用蓝色(B)通道聚类分割的结果,最令人满意。     

改进单尺度Retinex算法在图像增强中的应用

为了提高光照条件变化下的图像增强效果,提出一种改进单尺度Retinex(SSR)算法的图像增强方法。利用双边滤波代替SSR算法的高斯滤波对光照估计,克服SSR算法不能解决的"光晕"问题。结果表明,相对传统图像增强算法,改进SSR算法不仅加快了图像增强处理的效率,且获得了更好的图像增强处理效果,是一种适应性较强的、可用于光照变化比较强烈下的图像增强算法。