高分辨率遥感图像双解耦语义分割网络模型

语义分割是高空间分辨率遥感图像分析和理解的核心内容之一。现有基于深度学习的语义分割网络会导致遥感图像高频信息损失,边界分割不准确。针对此问题,本文提出一种双解耦语义分割网络模型,将提取的两级特征图解耦为具有高频特性的边界特征和具有低频特性的主体特征,并将解耦后的边界和主体特征图进行融合,从而改善高分辨率遥感图像语义分割性能。进一步提出了一种顾及边界和主体的损失函数,对地物要素及其边界和主体部分进行优化学习。在ISPRS Vaihingen和Potsdam 2D高空间分辨率遥感图像数据集上进行试验,与已有的遥感图像语义分割网络模型结果比较,双解耦语义分割网络模型能有效提高地物要素分割精度。     

一种改进的融合不同尺度特征的遥感影像道路提取新方法

针对高分辨率遥感影像中细小道路纹理特征不明显、信息提取困难的问题,本文提出并实现了一种融合不同尺度特征的深度学习道路提取新方法。首先引入CoT模块构建残差网络,以充分利用局部与全局上下文信息提取不同尺度道路特征;然后构建特征金字塔注意力模块,融合不同层级道路特征信息;最后使用全局注意力上采样模块结合全局背景对道路细节进行恢复。试验结果表明,该方法的召回率、交并比均优于已有方法,能够较完整准确地提取遥感影像中的道路信息,提升道路提取效率。     

新型语义分割D-UNet的建筑物提取

高分辨率遥感图像语义分割在航空图像分析领域中具有重要的理论价值和应用价值。但由于高分辨率遥感图像中建筑物语义的丰富性和图像背景的复杂性,以往的分割方法往往容易产生边缘模糊、细节信息丢失和分辨率低等缺点。为了解决高分辨率卫星图像语义分割边界模糊和信息丢失的问题,本文提出一种端到端的卷积神经网络Dilated-UNet (D-UNet)。首先,通过改进U-Net网络结构,采用Dilation技术拓展四通道的多尺度空洞卷积模块,每个通道采用不同的卷积扩张率来识别多尺度语义信息,从而提取更丰富的细节信息。其次,设计了一种交叉熵和Dice系数的联合损失函数,更好的训练模型以达到预期分割效果。最后,在Inria航空图像数据集上进行综合评估与检验。实验结果表明,本文提出的遥感图像分割方法能够有效地从高分辨率遥感图像中进行像素级城市建筑物的分割,与其他方法相比,分割精度更高,具有较高的实际应用价值。     

基于实例分割模型的建筑物自动提取

传统的遥感影像目标提取方法大多采用目视解译或基于像素信息进行处理，难以适用于高分辨率影像中的复杂场景。而现有的卷积神经网络语义分割模型，由于难以达到较高的精度会出现提取目标粘连的情况。针对该问题，本文对实例分割模型Mask R-CNN进行改进，提出了一种高效、准确的高分辨率遥感影像建筑物提取算法。首先，在Mask R-CNN原有的特征提取部分每个层级的特征图后再增加一层卷积操作，以降低上采样造成的混叠效应；然后，在原有掩膜预测结构的基础上增加一个分支，改善掩膜预测的效果；最后，将改进后的网络在建筑物数据集上进行训练。结果表明，本文方法能够准确独立预测每个建筑物顶部，没有目标粘连情况，且mAP值较Mask R-CNN有所提高，能够有效实现遥感影像建筑物精细化提取。     

深度融合网结合条件随机场的遥感图像语义分割

为了充分利用遥感图像中丰富的细节信息和上下文信息,提高图像语义分割精度,提出一种深度融合网结合条件随机场模型的遥感图像语义分割方法。方法在全卷积神经网络框架中增加反卷积融合结构,搭建深度融合DFN (Deep Fusion Networks)网络,通过深层网络自动获取多尺度特征,避免人工设计和选择特征,提高模型的泛化能力;同时借助反卷积融合结构,利用多尺度信息,将浅层细节信息和深层语义信息相融合,提高模型的处理精度。由全连接条件随机场引入空间上下文信息,更好地定位边界,得到最终的语义分割结果。在遥感图像数据集上的实验结果显示:(1)随着不同尺度细节信息的融入,结果的边缘轮廓越精确、接近标签图像;(2)增加了空间上下文信息后,语义分割结果边缘更细化、准确,精度更高。实验表明,该方法可以有效提高遥感图像语义分割的精度,改善结果的过平滑现象。     

多分辨率特征融合的光学遥感图像目标检测

高分辨率遥感图像目标检测是计算机视觉的一个重要研究领域,在民用与军事领域具有重要的应用价值。目前,基于深度学习的自然图像目标检测有了突破性进展。但是,由于遥感图像具有目标尺度差异大且类间相似度高的特点,使得处理自然图像的目标检测算法直接应用于遥感图像时仍面临着一些挑战。针对上述挑战,本文提出一种多分辨率特征融合的遥感图像目标检测方法。首先,通过特征金字塔提取多尺度特征图并在其后嵌入多分辨率特征提取网络,促使网络学习目标在不同分辨率下的特征,缩小不同特征层之间的语义差距。其次,为实现多分辨特征的有效融合,本文采用自适应特征融合模块挖掘更具判别性的多分辨特征表达。最后,将自适应特征融合模块的输出特征的相邻层进行深度融合。在公开的遥感图像目标检测数据集DIOR和DOTA上评估了本文方法的有效性,相比采用特征金字塔结构的Faster R-CNN,本文方法的准确率(mAP)分别提高2.5%和2.2%。     

空洞卷积U-Net的遥感影像道路提取方法

针对从遥感影像上提取道路出现的细节特征丢失、提取结果模糊的问题,该文提出了一种基于空洞卷积U-Net的遥感影像道路提取算法:①以U-Net为基础网络,将低层细节特征与高层语义特征进行多特征融合,更好地还原道路目标细节;②为了进一步提高网络对道路细节特征的识别能力,在U-Net中引入空洞卷积模块,学习更多的语义信息来改善提取结果出现的模糊问题.在Massachusetts roads和高分辨率城市道路影像Cheng roads dataset数据集下的实验结果表明,在召回率、精度和F1-score指标分别达到了82.5％、86.7％、84.5％;93.2％、92.1％、92.6％.与基础的U-Net相比,该算法在解决细节特征丢失和提取结果模糊问题方面更具有应用价值.     

基于相位一致的高分辨率遥感图像分割方法

基于分水岭变换的图像分割性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图像梯度的算法。根据频域相位信息对图像特征的表征能力,引入相位一致的思想计算图像特征,应用Log Gabor小波提取高分辨率遥感图像的多尺度梯度。接着在对相位一致梯度进行分水岭分割时发现,在抑制分水岭算法的过度分割方面,经典的基于前景标记和背景标记的方法并不适合于遥感图像的分割,给出一种基于前景标记和梯度重建的分水岭算法。对IKONOS Pan图像上的农田、厂房和居民楼等地物进行特征提取和图像分割实验,结果表明相位一致方法优于空域特征检测算子,根据相位一致特征得到较好的分水岭分割结果。     

曲波特征加权的高分辨率遥感图像统计分割方法研究

高分辨率遥感图像精确分割是遥感图像处理的研究热点和难点。高分辨率遥感图像中同质区域间的差异性不仅表现在光谱特征上,同样存在于边缘、纹理等结构特征上。为了更好分割高分辨率遥感图像,需在分割算法中考虑结构特征。因此,如何提取更多有助于精准分割的结构特征,并探究这些特征在分割过程中的作用规律成为设计高分辨率遥感图像分割算法的关键问题。为此,论文提出在曲波变换理论基础上构建不同结构特征提取模型,并以加权的方式将提取的结构特征纳入贝叶斯和能量分割模型中。     

基于HRNet的高分辨率遥感影像建筑物变化信息提取

建筑物图斑变化检测是遥感影像信息提取的重要内容之一,对于土地调查、自然资源常态化监测、土地执法监测等具有重要意义。岭南地区建设结构复杂,高分辨率遥感影像信息丰富,包含建筑结构细节多种多样,加上成像的季节不同、时间不同等因素导致建筑物变化信息的自动提取十分困难。针对此问题,本文提出了基于HRNet的语义分割模型,通过筛选保留高分辨率的特征层,从而保留更细节的图像信息。此外,结合图像分割二值化对结果进行优化,在一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物变化自动检测的能力。     

基于多尺度融合特征卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测

飞机检测在遥感图像解译中具有重要的研究意义。针对现有目标检测算法对于复杂场景区域或飞机密集区域的小尺度飞机目标检测精度较低的问题，本文提出了一种端到端的多尺度特征融合飞机目标检测框架MultDet。该方法基于SSD多尺度检测框架，采用轻量级基础网络提取多尺度特征信息；然后设计反卷积特征融合模块，通过跳跃连接将高层语义特征与低层细节特征进行特征融合，得到结构层次丰富的多尺度融合特征；最后设计了一系列不同纵横比的候选框以适应多尺度飞机目标检测。本文在光学遥感图像数据集UCAS-AOD上进行数据分析试验，结果表明，MultDet512在飞机数据集上取得了94.8%的平均检测精度（average precision，AP），在Titan Xp GPU上达到0.050 0 s/img的检测速度。本文所提飞机目标检测算法在包含多种复杂场景的遥感图像中，能够实现多尺度飞机目标的高精度稳健检测。     

面向多源数据地物提取的遥感知识感知与多尺度特征融合网络

遥感地物自动提取是遥感智能解译中的关键问题,对空间信息的理解和知识发现具有重要意义。近年来,使用全卷积神经网络（fully convolutional networks, FCN）从高分影像和三维激光雷达（light detection and ranging, LiDAR）数据中提取地物信息因取得了较好效果而受到广泛关注。现有FCN网络在地物提取精度和效率等方面仍存在不足,由此提出一种基于多源数据的遥感知识感知与多尺度特征融合网络（knowledge-aware and multi-scale feature fusion network, KMFNet）。在网络编码器端融入遥感知识感知模块（knowledge-aware module, KAM）,高效挖掘多源遥感数据中的遥感知识信息;在网络编码器和解码器之间添加了串并联混合空洞卷积模块（series-parallel hybrid convolution module, SPHCM）,提高网络对地物多尺度特征的学习能力;在解码器端使用了渐进式多层特征融合策略,细化最终的地物分类结果。基于公开的ISPRS语义分割标准数据集,在LuoJiaNET遥感智能解译开源深度学习框架上将KMFNet与当前主流方法进行了对比。实验结果表明,所提方法提取出的地物更为完整,细节更加精确。     

多尺度特征增强的遥感图像舰船目标检测

针对背景复杂的遥感图像中,舰船方向任意、密集排列造成的漏检问题,基于旋转区域检测网络,提出多尺度特征增强的遥感图像舰船目标检测算法。在特征提取阶段,利用密集连接感受野模块改进特征金字塔网络,选用不同空洞率的卷积获取多尺度感受野特征,增强高层语义信息的表达;为了抑制噪声并突出目标特征,在特征提取后设计基于注意力机制的特征融合结构,根据各层在空间上的权重值融合所有层,得到兼顾语义信息和位置信息的特征层,再对该层特征进行注意力增强,将增强后的特征融入原金字塔特征层;在分类和回归损失基础上,增加注意力损失,优化注意力网络,给予目标位置更多关注。在DOTA遥感数据集上的实验结果表明,该算法平均检测精度可以达到71.61%,优于最新的遥感图像舰船目标检测算法,有效地解决了目标漏检问题。     

一种频域高分辨率遥感图像线状特征检测方法

高分辨遥感图像中线状特征等的自动识别与提取是进行遥感图像分析与理解等高层次图像工程的前提和基础,但由于高分辨率遥感图像中细节信息异常丰富,这给特征的提取带来很大干扰。本文引入了一种基于方向和频率特征的遥感图像频域线状特征检测方法,该方法首先通过傅氏变换将图像变换到频率域,在详细分析线状特征和谱线的关系,线状特征和图像频率之间关系的基础上,基于分析得到的方向和频率的参数构造Gabor滤波器进行图像线状特征的提取。并以Quick bird高分辨率遥感图像进行相关提取实验,实验结果表明该方法较好地提取了图像的线状特征,为基于具体频谱分析的高分辨率遥感图像特征的精确提取提供了新思路和方法上的借鉴。     

结合空洞卷积的FuseNet变体网络高分辨率遥感影像语义分割

针对多模态、多尺度的高分辨率遥感影像分割问题,提出了结合空洞卷积的FuseNet变体网络架构对常见的土地覆盖对象类别进行语义分割。首先,采用FuseNet变体网络将数字地表模型（digital surface model,DSM）图像中包含的高程信息与红绿蓝（red green blue,RGB）图像的颜色信息融合;其次,在编码器和解码器中分别使用空洞卷积来增大卷积核感受野;最后,对遥感影像逐像素分类,输出遥感影像语义分割结果。实验结果表明,所提算法在国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS)提供的Potsdam、Vaihingen数据集上的m_F1得分分别达到了91.6%和90.4%,优于已有的主流算法。     

基于增强注意力门控U-Net的建筑物提取研究

针对经典深度学习语义分割网络对建筑物提取存在精度较低、边界模糊和小目标识别困难的问题,本文提出一种增强注意力门控的U型网络(advanced attention gate U-Net,AA＿UNet)用于改善建筑物提取的效果,该网络改进经典U-Net的结构,使用VGG16作为主干特征提取网络、注意力门控模块参与跳跃连接、双线性插值法代替反卷积进行上采样.实验采用武汉大学建筑物数据集(WHU building dataset,WHD)对比提出的网络与部分经典语义分割网络的提取效果,并探究网络改进的各个模块对提取效果的影响.结果显示：该网络对建筑物提取的总精度、交并比、查准率、召回率和F1分数分别为98.78%、89.71%、93.30%、95.89%、94.58%,各项评价指标均优于经典语义分割网络,且改进的各个模块有效提高了提取精度,改善了建筑物轮廓不清晰和小目标建筑物破碎的问题,可用于精准提取高分辨率遥感影像中的建筑物信息,对城市规划、土地利用、生产生活、军事侦察等具有指导意义.     

结合残差编解码网络和边缘增强的遥感图像去噪

高分辨率遥感图像去噪对于提高后续图像分析、识别等问题的准确性具有重要意义。目前的去噪算法普遍存在去噪结果边缘信息模糊、易产生视觉伪影导致遥感信息丢失的缺点,针对以上问题本文提出了一个基于边缘增强的残差编解码去噪网络用于高分辨率遥感影像去噪。该方法首先将噪声图片通过低通滤波器分解成高频层和低频层,然后将含噪声信息的高频层输入到带残差模块的编解码网络中,通过采样运算在多尺度空间上学习残差映射生成残差图像,最后使用跳跃连接得到完整的去噪结果。其损失函数由逐像素和感知损失两部分组成,逐像素损失使用传统的均方根误差学习像素级信息,感知损失学习语义特征上的差异可以保留更多边缘信息,最终得到更清晰的结果,其中感知损失是由级联在后的语义分割网络提取的特征图定义的。本文对不同测试数据做去噪实验并与几个经典方法对比证明本文模型的去噪结果优于其他方法,不仅提高图像的峰值信噪比,得到最高的平均梯度值,还在视觉上取得了最清晰的结果。实验结果表明,本文提出的基于边缘增强的深层编解码卷积网络在去噪的同时可以改善边缘细节被模糊的问题,保留更多遥感地物信息,提高图像视觉效果。     

面向光谱特征优化的遥感图像融合算法

针对传统遥感图像融合方法不能充分利用遥感系统的物理特征信息,使融合结果产生光谱扭曲的问题,该文结合小波变换与非下采样Contourlet变换的优点,提出了一种面向光谱特征优化的图像融合方法。通过对变换所得的高频分量依据决策因子阈值抽取全色图像细节信息,将经反方向滤波得到的有效高频细节面附加给多光谱图像分量,实现融合结果影像的光谱特征优化。结合小波变换、非下采样Contourlet变换的融合方法,实现Aster多光谱与资源二号全色影像的融合。试验结果表明:该算法在增强空间信息的同时,高效地实现了融合图像光谱特征的优化。     

基于多尺度特征融合的遥感影像目标检测

提出基于多尺度特征融合的遥感影像目标检测方法,本文利用选择性搜索算法对原始数据进行滤波处理和二值化处理,提取遥感影像目标区域图像数据,采用RBM技术获取遥感影像目标的语义特征和细节特征,在此基础上,建立融合网络,对影像目标的语义特征和细节特征进行变形卷积操作和池化操作,将目标的语义特征和细节特征进行多尺度融合,获取目标的深度特征,进而定位遥感影像目标。实验证明,设计方法遥感影像目标检测时间短,可以快速检测到遥感影像目标。     

改进特征金字塔网络的遥感影像崩滑体提取

针对大多数网络存在精度低,特征冗余,计算量大,训练时间长等问题,提出密集连接特征金字塔网络(DCFPN),将特征提取网络得到的特征图通过一组并行深度可分离空洞卷积进一步计算其全局语义信息,并搭建解码上采样网络,加入连接组合特征层的结构,对遥感影像进行语义分割实现崩滑体提取,较好地解决了参数量过多,计算时间较长和精度较低等问题.通过特征金字塔网络(FPN)和DCFPN在崩滑体数据集上的大量对比实验表明,DCFPN在崩滑体语义分割方面有更高的精度并且计算量更少,训练时间更短,能够更好地为应急抢险工作.