基于U-net卷积神经网络的多尺度遥感图像分割算法

多尺度遥感图像的非本质特征量较大，不仅易导致图像噪声较大，也增加了图像分割的难度。为充分保留分割后多尺度遥感图像的边缘特征，在U-net卷积神经网络下提出新的图像分割算法。以U-net卷积神经网络为基网，提取被分割图像特征，获得被分割图像细节信息；计算相邻像素和原始像素特征向量的欧氏距离，结合去噪算法，通过归一化参数处理，建立相似性函数，实现对多尺度遥感图像分割特征增强处理；计算分割框候选偏差值；根据U-net卷积神经网络结构确定局部最优合并区域对；计算度量区域的距离，使用全局最优区域合并方法更新分割时间复杂度，实现多尺度遥感图像整体分割。由实验结果可知，该算法能够精准确定指定建筑物位置，并保留建筑物完整边缘细节信息。