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题名融合各向异性上下文的遥感图像语义分割
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作者
岳志远
耿玉标
闫宏艳
孙玉宝
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机构
南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第4期229-236,288,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(U2001211)
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文摘
由于遥感图像中地面目标存在纵横比变化大、目标尺度范围广等各向异性分布问题,现有分割方法对于呈长程带状结构、密集离散分布物体等目标的分割能力还存在不足。为了应对该问题,提出融合各向异性上下文的遥感图像分割网络,该网络通过对梯度卷积核参数施加先验约束来提取目标的梯度信息,优化分割边缘,设计多尺度并行空洞卷积和各向异性复合条状池化等模块,捕获遥感图像中不同尺度目标的各向异性上下文信息,融合多尺度的上下文信息并恢复图像细节。在公开的Potsdam和Vaihingen数据集上的实验表明,该网络优于DaNet、DeepLabv3+、Eanet等先进的分割网络,消融实验也验证了各模块的有效性。
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关键词
遥感图像
语义分割
各向异性上下文
梯度卷积
复合条状池化
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Keywords
Remote sensing image
Semantic segmentation
Anisotropic context
Gradient convolution
Composite strip pooling
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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