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基于CNN和Efficient Transformer的多尺度遥感图像语义分割算法 被引量：1
1
作者 张振利 胡新凯 +2 位作者 李凡 冯志成 陈智超 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期778-786,共9页
针对现有方法存在遥感图像的多尺度地物特征提取困难和目标边缘分割不准确的问题,提出新的语义分割算法.利用CNN和Efficient Transformer构建双编码器,解耦上下文信息和空间信息.提出特征融合模块加强编码器间的信息交互,有效融合全局... 针对现有方法存在遥感图像的多尺度地物特征提取困难和目标边缘分割不准确的问题,提出新的语义分割算法.利用CNN和Efficient Transformer构建双编码器,解耦上下文信息和空间信息.提出特征融合模块加强编码器间的信息交互,有效融合全局上下文信息和局部细节信息.构建分层Transformer结构提取不同尺度的特征信息,使编码器有效专注不同尺度的物体.提出边缘细化损失函数,缓解遥感图像目标边缘分割不准确的问题.实验结果表明,在ISPRS Vaihingen和ISPRS Potsdam数据集上,所提算法的平均交并比(MIoU)分别为72.45%和82.29%.在SAMRS数据集中的SOTA、SIOR和FAST子集上,所提算法的MIoU分别为88.81%、97.29%和86.65%,总体精度和平均交并比指标均优于对比模型.所提算法在各类不同尺度的目标上有较好的分割性能. 展开更多
关键词 遥感图像 语义分割 双编码器结构 特征融合 Efficient transformer
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三维卷积与Transformer支持下联合空谱特征的高光谱影像分类 被引量：1
2
作者 何光 吴田军 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期259-272,共14页
由于CNN对局部特征提取能力强,目前仍是高光谱影像处理和分析中的主流深度模型,但是CNN感受野有限,无法建立长距离依赖关系,学习全局语义信息受限。Transformer的自注意力机制可以对输入序列中的每个位置进行注意力计算,从而能有效获取... 由于CNN对局部特征提取能力强,目前仍是高光谱影像处理和分析中的主流深度模型,但是CNN感受野有限,无法建立长距离依赖关系,学习全局语义信息受限。Transformer的自注意力机制可以对输入序列中的每个位置进行注意力计算,从而能有效获取全局上下文信息。如何实现CNN和Transformer的技术耦合并充分利用空间信息和光谱信息进行高光谱遥感影像分类是一个重要的待研问题。鉴于此,提出一种新的基于三维卷积和Transformer的高光谱遥感影像分类方法,尝试联合空谱特征实现解译能力的提升。使用主成分分析方法对高光谱遥感影像沿垂直方向降维;用非负矩阵分解算法对降维后遥感影像沿水平方向进行空间特征提取,将两种工具处理后遥感影像进行拼接,以充分保留信息;再用三维卷积核对拼接后遥感影像进行空间特征和光谱特征的综合提取;用Transformer的注意力机制对提取空间信息和光谱信息的遥感影像序列建立长距离依赖关系并使用多层感知机完成分类任务。实验表明,所提方法在WHU-Hi龙口、汉川、洪湖以及雄安新区马蹄湾村数据集上均表现出比对比方法更优异的分类性能,表明该方法具有一定的泛化性和稳健性。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 特征融合 三维卷积 空谱联合 transformER 高光谱遥感影像分类
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多尺度特征融合的Transformer遥感影像超分辨率重建
3
作者 王植 王坤 王梦晴 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1178-1184,共7页
针对现有遥感影像超分辨率重建算法,在处理复杂场景时,存在无法充分提取和利用特征,且计算复杂度高的问题,提出一种多尺度特征融合的Transformer遥感影像超分辨率重建网络模型.该模型引入了多尺度残差Swin Transformer模块,在充分提取... 针对现有遥感影像超分辨率重建算法,在处理复杂场景时,存在无法充分提取和利用特征,且计算复杂度高的问题,提出一种多尺度特征融合的Transformer遥感影像超分辨率重建网络模型.该模型引入了多尺度残差Swin Transformer模块,在充分提取特征的同时,减少用于提取浅层特征的模块冗余;建立了一个特征细化融合模块,可以充分提取图像特征来提高网络性能.基于UC Merced Land Use公开数据集进行实验,结果表明:提出的模型所需参数数量仅为目前主流超分辨率重建方法 EDSR模型的61.6%,重建结果在不同尺度下的峰值信噪比和结构相似度相对EDSR分别平均提高了0.82 dB和0.024.通过对比分析,证明本文提出的模型在提高图像质量的同时,有效地减少了网络参数冗余,可明显提高重建图像质量,满足高分辨率遥感影像处理需要. 展开更多
关键词 遥感影像 超分辨率重建 transformER 特征提取 特征细化融合
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迭代离散Shearlet变换异类源遥感图像融合 被引量：7
4
作者 柴勇 何友 曲长文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期174-176,共3页
Shearlet变换是一种多尺度几何分析算法,适用于遥感这类纹理丰富、边缘复杂的图像处理。提出了一种基于迭代离散Shearlet变换的图像融合算法,将源图像进行分解,得到图像的多尺度、多方向树型结构表示;对粗糙分量和带通细节分量分别采用... Shearlet变换是一种多尺度几何分析算法,适用于遥感这类纹理丰富、边缘复杂的图像处理。提出了一种基于迭代离散Shearlet变换的图像融合算法,将源图像进行分解,得到图像的多尺度、多方向树型结构表示;对粗糙分量和带通细节分量分别采用不同的融合规,得到融合图像的树型结构表示;最后进行Shearlet反变换得到融合图像。仿真结果表明,提出的算法比基于Contourlet变换的图像融合算法有更好的效果,更有利于保留纹理和边缘信息。 展开更多
关键词 遥感 图像融合 shearlet变换 融合评价
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基于非下采样Shearlet变换与压缩感知的图像融合 被引量：8
5
作者 陈贞 邢笑雪 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1024-1031,共8页
针对非下采样剪切波变换(NSST)分解后图像的高频系数数据量较大且具有较大稀疏性的问题,本文提出一种基于NSST和压缩感知(CS)的图像融合算法。算法首先采用NSST对源图像进行分解;其次利用CS算法将NSST分解后的图像的高频系数进行压缩、... 针对非下采样剪切波变换(NSST)分解后图像的高频系数数据量较大且具有较大稀疏性的问题,本文提出一种基于NSST和压缩感知(CS)的图像融合算法。算法首先采用NSST对源图像进行分解;其次利用CS算法将NSST分解后的图像的高频系数进行压缩、融合及重构;然后利用"局部区域能量和局部区域方差"联合指导待融合图像的低频系数的融合;最后利用NSST逆变换重构融合图像。由于只需要对高频系数的压缩值进行融合,因此算法可以在不影响图像融合效果的同时加快代码的运行速度。仿真实验表明,该算法不需要原图像的先验知识就可以完成图像的融合,当图像的尺寸较大时,该算法牺牲了微小的融合图像质量,但却可以显著提高算法的运行速度,减小代码的时间代价,降低对硬件系统的要求。该算法对于融合系统的实时性要求提供了一种思路,具有较大的应用价值。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样剪切波变换 压缩感知 局部区域能量 局部区域方差
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非下采样Shearlet变换耦合边缘制约的遥感图像融合算法 被引量：6
6
作者 吴亮 刘国英 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期99-105,共7页
为了解决当前遥感图像融合算法因忽略了区域中像素点的边缘特征而导致融合图像中存在块效应以及模糊效应的不足,在非下采样Shearlet变换的基础上,设计了基于边缘制约模型的遥感图像融合算法。首先,将多光谱(MS)图像经过IHS分解,提取相... 为了解决当前遥感图像融合算法因忽略了区域中像素点的边缘特征而导致融合图像中存在块效应以及模糊效应的不足,在非下采样Shearlet变换的基础上,设计了基于边缘制约模型的遥感图像融合算法。首先,将多光谱(MS)图像经过IHS分解,提取相应的亮度分量。然后,通过非下采样Shearlet变换,将全色(PAN)图像与亮度分量进行分解,获取各自的高频系数与低频系数。再通过图像的空间频率特征,建立低频系数的融合函数,对低频系数进行融合。并利用图像的区域平均梯度特征与图像区域中像素点的边缘能量特征,构造了边缘制约模型,对高频系数进行融合。最后,将融合后低频系数、高频系数经非下采样Shearlet逆变换和IHS逆变换,获取融合图像。实验结果显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提算法的融合图像具有更高的清晰度,更好地保持了图像的光谱特性,消除了块效应以及模糊效应。 展开更多
关键词 遥感图像融合 IHS变换 非下采样shearlet变换 空间频率 平均梯度 边缘能量
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基于小波变换和平行注意力的多源遥感图像分类
7
作者 王嘉毅 高峰 +1 位作者 张天戈 甘言海 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2415-2422,共8页
充分挖掘多源遥感图像数据特征的依赖关系,实现不同模态图像数据间的优势互补,已成为遥感领域的研究热点方向之一。现有的高光谱和合成孔径雷达(SAR)数据联合分类任务存在图像特征提取和特征表达不充分的问题,高频信息容易损失,不利于... 充分挖掘多源遥感图像数据特征的依赖关系,实现不同模态图像数据间的优势互补,已成为遥感领域的研究热点方向之一。现有的高光谱和合成孔径雷达(SAR)数据联合分类任务存在图像特征提取和特征表达不充分的问题,高频信息容易损失,不利于后续的分类任务,以及多源图像特征交互有限,多模态特征关联不紧密的关键难题。针对上述问题,围绕图像特征的鲁棒表达和多源特征的高效关联开展研究,提出了基于小波变换和平行注意力机制的多源遥感图像分类网络(WPANet)。基于小波变换的特征提取器可以充分利用频域分析技术,在可逆下采样的过程中充分捕捉粗/细粒度级别特征;基于平行注意力机制的特征融合器充分综合多模态遥感数据的一致性和差异性,完成强相关性特征的融合和生成,以提升分类准确度。在Augsburg和Berlin这2个真实多源遥感数据集上的实验表明:所提分类方法具有显著优势,总体准确率分别达到90.40%和76.23%,相比于深度特征交互网络(DFINet)等主流方法,在2个数据集上的总体准确率分别至少提升2.66%和12.22%。 展开更多
关键词 高光谱图像 合成孔径雷达 小波变换 多源特征融合 遥感图像
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结合NSCT变换和引导滤波的多光谱图像全色锐化算法 被引量：1
8
作者 徐欣钰 李小军 +1 位作者 盖钧飞 李轶鲲 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第1期24-30,共7页
遥感图像融合技术能够将两幅或多幅多源遥感图像信息进行互补、增强,使图像携带的信息更加准确和全面。非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)对遥感数字图像进行多尺度多方向分解,有益于提取高分遥感图像细节,... 遥感图像融合技术能够将两幅或多幅多源遥感图像信息进行互补、增强,使图像携带的信息更加准确和全面。非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)对遥感数字图像进行多尺度多方向分解,有益于提取高分遥感图像细节,从而实现图像的锐化高空间分辨率,但传统NSCT直接生成的高频细节信息过少,且容易产生“虚影”现象。基于此,论文结合NSCT与引导滤波(guided filter,GF),提出了一种新的遥感图像全色锐化融合算法。该算法通过NSCT变换的多尺度多方向分解与重构特性,提取直方图匹配后的图像的细节分量,同时结合GF提取具有全色细节特征的多光谱细节分量,最终通过加权细节信息锐化获得高空-谱融合结果。通过多个高分遥感数据集的主客观评价验证了所提出算法有效性。 展开更多
关键词 非下采样轮廓波变换 引导滤波 遥感图像融合 全色锐化
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基于非下采样Shearlet变换与差异度量的遥感图像融合算法 被引量：3
9
作者 崔怡文 任佳佳 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第12期147-154,共8页
为了解决当前基于加权平均机制的遥感图像融合算法忽略了图像像素间的差异性,易导致融合图像出现振铃及光谱失真等问题,设计了非下采样Shearlet变换耦合差异度量的遥感图像融合算法。引入亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光(multi-spec... 为了解决当前基于加权平均机制的遥感图像融合算法忽略了图像像素间的差异性,易导致融合图像出现振铃及光谱失真等问题,设计了非下采样Shearlet变换耦合差异度量的遥感图像融合算法。引入亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光(multi-spectral,MS)图像中的亮度I成分;借助非下采样Shearlet变换,计算出I分量及全色(PAN)图像对应的低频及高频系数;再利用结构相似度(SSIM)函数,对低频系数的差异性实施度量,从而构建了差异度量法则,根据低频系数间的差异性采取不同的低频系数融合策略,实现低频系数的融合;考虑图像的平均梯度信息,构建高频系数融合机制,完成高频系数的融合。基于非下采样Shearlet逆变换,对融合的高频及低频系数实施处理,获取融合结果。实验结果显示,较已有的遥感图像融合方法而言,所提技术具备更高的融合效果,其输出结果含有更大的信息熵值和更低的光谱偏差度。 展开更多
关键词 遥感图像融合 非下采样shearlet变换 IHS变换 差异度量 平均梯度
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基于Shearlet变换结合动态融合的遥感图像融合算法 被引量：2
10
作者 赵俊强 徐永涛 陈继超 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第11期35-42,共8页
为了解决当前遥感图像融合算法在利用图像低频系数完成信息融合时忽略了系数间的信息差异度,导致融合图像存在块效应以及光谱扭曲的不足,提出了一种基于Shearlet变换结合动态融合规则的遥感图像融合算法。利用HSV变换提取多光谱图像中... 为了解决当前遥感图像融合算法在利用图像低频系数完成信息融合时忽略了系数间的信息差异度,导致融合图像存在块效应以及光谱扭曲的不足,提出了一种基于Shearlet变换结合动态融合规则的遥感图像融合算法。利用HSV变换提取多光谱图像中的亮度分量。并基于Shearlet变换,对多光谱图像中的亮度分量以及全色图像进行分解,获取相应的低频系数与高频系数。再根据低频系数对应的方差特性,建立动态融合规则,完成低频系数的融合。以高频系数对应的平均梯度为依据,完成高频系数的融合。通过Shearlet反变换获取新的亮度分量,将其与初始的色彩分量以及饱和度分量进行HSV反变换,输出融合图像。实验结果表明,与当前遥感图像融合方法相比,方法具有更高的融合质量,输出融合遥感图像保留了更多的细节信息以及更好的光谱信息。 展开更多
关键词 遥感图像融合 shearlet变换 HSV变换 方差特性 动态融合规则 平均梯度
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高分二号卫星影像在变色松树遥感监测中的应用
11
作者 刘春燕 韦美满 +5 位作者 李亭潞 杨振意 曾浩威 晏建红 郭茂涛 孙思 《智慧农业导刊》 2025年第12期6-9,14,共5页
松材线虫病是由松材线虫(Bursaphelenchus xylophilus)引起的一种危害严重的森林病害,对森林生态系统造成严重威胁。该研究旨在应用高分二号卫星监测变色松树,并评估应用效果,构建基于深度学习的监测体系,以提高监测的时效性和精确度。... 松材线虫病是由松材线虫(Bursaphelenchus xylophilus)引起的一种危害严重的森林病害,对森林生态系统造成严重威胁。该研究旨在应用高分二号卫星监测变色松树,并评估应用效果,构建基于深度学习的监测体系,以提高监测的时效性和精确度。研究结合卫星遥感影像数据和无人机航拍影像,在广东省广宁县开展监测试验,影像的处理结合GS融合和GNDVI指数,显著提升变色松树与背景间的差异。使用基于深度学习算法进行变色松树提取,得到精确率为94.65%,召回率为83.30%,F1分数为88.61%。结果表明,基于高分二号影像的识别方法的精度较高,能为松材线虫病的精准监测工作提供数据支撑。 展开更多
关键词 松材线虫病 遥感 高分二号 影像融合 评价
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基于改进Swin transformer的遥感图像融合方法 被引量：5
12
作者 李紫桐 赵健康 +2 位作者 徐静冉 龙海辉 刘传奇 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期248-262,共15页
针对现有基于transformer的方法未能充分融合遥感图像多尺度特征的问题,提出一种多光谱-全色融合网络。在融合网络中嵌入一个基于改进Swin transformer的多尺度窗口自注意力模块,在关注全局空间特征的同时,充分融合不同尺寸的特征信息,... 针对现有基于transformer的方法未能充分融合遥感图像多尺度特征的问题,提出一种多光谱-全色融合网络。在融合网络中嵌入一个基于改进Swin transformer的多尺度窗口自注意力模块,在关注全局空间特征的同时,充分融合不同尺寸的特征信息,从而最大程度地保留光谱和空间结构信息。通过不同层级特征的跳跃连接,解码网络预测出原始多光谱图像缺失的纹理部分,最终使用细节注入模型恢复出目标图像。为了提升融合效果,在损失函数中加入了光谱损失和空间结构损失。与其他方法相比,本文提出的方法在WorldView-4、QuickBird和WorldView-2三种卫星数据集的主观视觉效果最好,相比于性能第二的方法,本文方法在三种数据集的相对全局误差指标分别减小了11.99%、0.4%和3.43%。 展开更多
关键词 遥感 图像融合 多光谱图像 全色图像 Swin transformer
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PCA结合非下采样Shearlet变换的遥感图像融合算法 被引量：8
13
作者 符娇 刘荣 林凯祥 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2022年第1期108-119,共12页
为了提高遥感图像的融合质量(quality)及应用价值,解决融合中存在的光谱失真和空间细节损失问题,文章新提出了一种主成分变换(PCA)结合非下采样Shearlet变换(NSST)的遥感图像融合算法。首先利用PCA提取多光谱图像的第一主成分;然后引入... 为了提高遥感图像的融合质量(quality)及应用价值,解决融合中存在的光谱失真和空间细节损失问题,文章新提出了一种主成分变换(PCA)结合非下采样Shearlet变换(NSST)的遥感图像融合算法。首先利用PCA提取多光谱图像的第一主成分;然后引入加权最小二乘滤波通过全色图像获取空间细节信息,并将其注入第一主成分后与全色图像分别进行NSST变换;再对高频和低频系数分别采用基于相位一致性和基于局部拉普拉斯能量的规则进行融合;最后进行NSST逆变换和PCA逆变换得到融合图像。文章采用三种卫星数据进行验证,对比传统方法文章算法的融合质量明显提升,融合图像纹理清晰、色彩自然,且在多个客观评价指标上均达到较高水平。因此,文章算法对遥感图像具有较强适用性,能够在提高细节信息的同时,避免光谱失真。 展开更多
关键词 图像融合 主成分分析法 非下采样剪切波变换 加权最小二乘滤波 遥感图像
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基于双分支U形Transformer的遥感图像融合 被引量：5
14
作者 范文盛 刘帆 李明 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期179-193,共15页
为解决现有遥感图像融合方法不能充分提取和利用全局上下文特征,而造成光谱和空间信息丢失的问题,提出基于双分支U形Transformer的遥感图像融合方法。首先将多光谱和全色图像分割成图像块,每个图像块的光谱和空间信息被嵌入到一个向量中... 为解决现有遥感图像融合方法不能充分提取和利用全局上下文特征,而造成光谱和空间信息丢失的问题,提出基于双分支U形Transformer的遥感图像融合方法。首先将多光谱和全色图像分割成图像块,每个图像块的光谱和空间信息被嵌入到一个向量中,形成块嵌入向量序列。接着,多光谱图像和全色图像的嵌入向量序列被分别送入Transformer编码器的两个分支以提取两张图像的多级全局特征表示。在编码过程中,通过多个跳跃连接,不同层级的全色图像表示被注入到多光谱图像表示中进行融合。最终,Transformer解码器利用特征压缩和块扩张层消除冗余特征并从多级融合表示中逐渐恢复出高分辨率融合图像。在三种不同卫星数据集上的实验表明,所提方法得到的融合图像相比于其他融合方法主观视觉效果较好,且客观评价指标更优。 展开更多
关键词 遥感图像融合 深度学习 transformER 多光谱图像 全色图像
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基于NSST与稀疏先验的遥感图像去模糊方法 被引量：5
15
作者 成丽波 董伦 +1 位作者 李喆 贾小宁 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期106-115,共10页
针对遥感图像的模糊问题,设计一种基于非下采样剪切波变换与稀疏先验的图像复原算法.首先,利用遥感图像在非下采样剪切波分解下的高频图像的稀疏特性设置先验条件构造图像复原模型;其次,采用交替方向乘子法求解模型;再次,采用软阈值方... 针对遥感图像的模糊问题,设计一种基于非下采样剪切波变换与稀疏先验的图像复原算法.首先,利用遥感图像在非下采样剪切波分解下的高频图像的稀疏特性设置先验条件构造图像复原模型;其次,采用交替方向乘子法求解模型;再次,采用软阈值方法对高频图像进行约束处理,在低频图像进行导向滤波处理,以最大可能保留图像的细节信息;最后,将高频图像与低频图像进行重构,对重构后的图像采用卷积神经网络进行深度去噪,最终复原出清晰的图像.将该去模糊算法与H-PNP,GSR,L2TV算法进行实验对比.实验结果表明,该算法能有效去除遥感图像中的模糊和噪声,保留图像的边缘细节,客观评价指标均高于其他3种对比实验算法. 展开更多
关键词 遥感图像 非下采样剪切波变换 稀疏先验 图像去模糊 交替方向乘子法
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MSDAB-DETR:一种多尺度遥感目标检测算法 被引量：1
16
作者 李烨 周生翠 张驰 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第6期1455-1469,共15页
由于遥感图像中的目标尺寸差异大,且捕获不同尺度目标的信息非常困难,因此难以有效识别不同尺度目标。同时,传统Transformer在处理高分辨率图像时会出现计算资源不足的问题;单一的损失计算方式和匈牙利算法结合会增大代价损失的波动性,... 由于遥感图像中的目标尺寸差异大,且捕获不同尺度目标的信息非常困难,因此难以有效识别不同尺度目标。同时,传统Transformer在处理高分辨率图像时会出现计算资源不足的问题;单一的损失计算方式和匈牙利算法结合会增大代价损失的波动性,影响算法的收敛速度和精度。基于上述问题,本文提出一种基于改进DAB-DETR的多尺度遥感目标检测算法(Multi-scale dynamic anchor boxes for DETR, MSDAB-DETR)。首先,该算法通过创建一种新型的多尺度注意力融合模块,利用不同分辨率特征信息之间的差异,实现了对遥感图像的多尺度预测。其次,采用高效注意力机制对Transformer模型中的自注意力机制进行改进,降低原始模型的内存占用量。最后,利用SIoU损失函数作为边界框回归损失,与匈牙利算法相结合,削弱了二分图匹配的波动性,加快了收敛速度,并进一步改善了边界框的回归能力。实验结果表明,该方法在NWPU VHR-10和DIOR数据集上的检测精度分别高达95.3%和71.5%;在NWPU VHR-10数据集上,小、中、大3种尺度目标的平均检测精度相较于DAB-DETR模型分别提升了10.5%、1.8%和2.7%;内存占用量减少约9%。 展开更多
关键词 遥感图像检测 DAB-DETR模型 多尺度注意力融合 高效注意力transformer SIoU损失
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面向地物混杂背景的偏振光谱图像融合方法
17
作者 李英超 赵喆浩 +4 位作者 王祺 刘嘉楠 史浩东 付强 孙洪宇 《中国光学（中英文）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1098-1111,共14页
针对偏振光谱图像融合方法在地物混杂背景遥感探测中多尺度变换融合图像存在边缘轮廓细节模糊、对比度不佳的问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换的稀疏表示与引导滤波器相结合的图像融合方法,以改善融合图像的质量和视觉效果。首先,... 针对偏振光谱图像融合方法在地物混杂背景遥感探测中多尺度变换融合图像存在边缘轮廓细节模糊、对比度不佳的问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换的稀疏表示与引导滤波器相结合的图像融合方法,以改善融合图像的质量和视觉效果。首先,该方法通过非下采样轮廓波变换对光谱图像和偏振图像进行多尺度多方向分解,进而将图像分解成不同子带内的特征信息。其次,低频子带采用稀疏表示融合,从而降低融合图像中物体对比度损失。此外,采用引导滤波器融合高频子带,以增强图像轮廓细节信息。最后,对低频与高频融合系数进行非下采样轮廓波逆变换,最终得出融合图像。分析表明融合图像对比度相对于原始光谱图像与偏振度图像分别提升了54.5%和15.4%,更容易区分混杂背景下阴影中的物体。基于此方法对偏振光谱成像仪所采集的不同波长下的光谱与偏振图像进行融合,并实现真彩还原。真彩还原图像证明此融合方法在保留混杂背景下的环境信息的同时实现了物体和背景的有效区分,有效提高了偏振光谱遥感探测成像的图像质量,有助于提升偏振光谱遥感探测成像中图像信息的完整性和真实性,扩大其在复杂环境遥感探测和图像识别中的应用范围。 展开更多
关键词 遥感探测成像 偏振图像 光谱图像 图像融合 非下采样轮廓波变换
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基于多尺度特征融合的遥感图像语义分割方法 被引量：4
18
作者 吴宁 罗杨洋 许华杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期737-744,共8页
为提高遥感图像语义分割精度,解决深度卷积神经网络(DCNN)特征提取过程中小尺寸目标信息丢失的问题,提出一种基于多尺度特征融合的语义分割方法FuseSwin。首先,在Swin Transformer中引入注意力增强模块(AEM),以突出目标所在区域并抑制... 为提高遥感图像语义分割精度,解决深度卷积神经网络(DCNN)特征提取过程中小尺寸目标信息丢失的问题,提出一种基于多尺度特征融合的语义分割方法FuseSwin。首先,在Swin Transformer中引入注意力增强模块(AEM),以突出目标所在区域并抑制背景噪声的干扰;其次,利用特征金字塔网络(FPN)融合多尺度特征的细节信息和高级语义信息,以补充目标的特征;最后,通过空洞空间金字塔池化(ASPP)模块从融合特征图中进一步捕获目标的上下文信息,提升模型分割精度。实验结果表明,所提方法在Potsdam遥感数据集上的平均像素准确率(mPA)和平均交并比(mIoU),与DeepLabV3方法相比,分别提高了2.34、3.23个百分点;与SegFormer方法相比,分别提高了1.28、1.75个百分点,优于目前主流的分割方法。此外,将所提方法实际应用于广西钦州茅尾海的高分辨率遥感图像中的蚝排识别与分割,分别取得96.21%、91.70%的像素准确率(PA)和交并比(IoU)。 展开更多
关键词 遥感图像 语义分割 多尺度 特征融合 Swin transformer
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融合BotNet的遥感图像目标检测
19
作者 赵精莹 郝晓丽 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第10期3026-3032,共7页
为解决遥感图像目标小、多尺度、目标背景复杂等问题,提出一种Bottleneck Transformer目标检测网络,在YOLOv5s模型上用“CNN+Transformer”架构代替最后一个残差块中的C3卷积操作,利用空洞卷积,通过设置不同的膨胀率将多尺度下的信息融... 为解决遥感图像目标小、多尺度、目标背景复杂等问题,提出一种Bottleneck Transformer目标检测网络,在YOLOv5s模型上用“CNN+Transformer”架构代替最后一个残差块中的C3卷积操作,利用空洞卷积,通过设置不同的膨胀率将多尺度下的信息融合,解决遥感图像背景复杂的问题;使用EIOU边界框损失函数。在NWPU VHR-10数据集上验证,mAP达到94.5%,比原始YOLOv5s提高了1.2%。港口、车辆等小目标相应有1.3%和4.5%的提升。验证了算法对小目标识别、复杂背景识别的有效性。 展开更多
关键词 遥感图像 目标检测 瓶颈变压器 特征融合 卷积神经网络 空洞卷积 损失函数
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农地遥感图像融合质量评价方法比较 被引量：18
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作者 陈超 秦其明 +4 位作者 王金梁 池长艳 蒋洪波 刘明超 冯海霞 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期95-100,共6页
为更加客观公正地比较融合结果、评估融合算法及优化融合过程,该文在分析主要遥感图像融合质量评价方法的基础上,将定量评价指标分为三类:评价图像亮度信息的指标、评价空间信息保持能力的指标和评价光谱信息保持能力的指标。最后,通过... 为更加客观公正地比较融合结果、评估融合算法及优化融合过程,该文在分析主要遥感图像融合质量评价方法的基础上,将定量评价指标分为三类:评价图像亮度信息的指标、评价空间信息保持能力的指标和评价光谱信息保持能力的指标。最后,通过仿真试验,以光学遥感图像融合为例,验证了4种常用的像素级融合算法的适用性和有效性。IHS变换法扭曲了源图像的光谱特性,容易产生光谱退化;Wavelet变换法在光谱特性保持方面具有优势,但容易出现分块效应和模糊现象;PCA变换法较多地保留了源图像的细节纹理和结构特征,但会失去源图像的部分物理特性;缨帽变换法融合结果地物边缘清晰,但对细微光谱信息的保持能力较弱。研究表明,这3类指标可以作为遥感图像融合的客观效果评价准则,并为融合结果的后续应用提供借鉴意义。 展开更多
关键词 遥感 图像融合 模型 质量评价 空间信息 光谱信息
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