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基于多尺度形变特征卷积网络的高分辨率遥感影像目标检测 总被引:4,自引:4,他引:0
传统的基于滑窗搜索和人工设计特征相结合的目标检测方法难以适用于海量高分辨率遥感图像的目标检测任务。本文提出了一种基于多尺度形变特征卷积网络的目标检测方法,利用可形变卷积网络对具有尺度和方向变化的遥感图像目标进行特征提取,然后对多层残差模块提取出的形变特征进行区域预测和鉴别。具体模型包括两个子网络:①目标区域预测子网络用于从多层深度特征图提取目标候选区域;②目标区域鉴别子网络用于对目标候选区域进行分类和位置回归。本文在光学卫星图像10类目标数据集上对比了多种基于深度学习的目标检测算法,并将训练好的模型用于谷歌地球影像飞机坟场数据集和高分2号、吉林1号数据集的评估,试验结果表明本文方法能够快速准确地对多类目标进行检测,具有较好的稳健性和迁移性。 相似文献
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针对高空间分辨率遥感影像中的地物具有多尺度特性,以及各个尺度的对象特征对地物分类精度的影响具有较强的尺度效性,并结合面向对象影像分析方法和多尺度联合稀疏表示方法在高空间分辨率遥感影像分类中的各自优点,提出了一种面向对象的多尺度加权稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类算法。首先,采用多尺度分割算法获得多尺度分割结果并提取对象的多尺度特征;然后,根据影像对象的多尺度分割质量测度计算各尺度的对象权重,构建面向对象的多尺度加权联合稀疏表示模型;最后,采用2个国产GF-2高空间分辨率遥感数据集和1个高光谱-高空间分辨率航空遥感数据集(WashingtonD.C.数据)验证该算法的有效性。试验结果表明,与SVM、像素级稀疏表示、单尺度和多尺度对象级稀疏表示和深度学习等算法相比较,本文算法获得了较高的OA和Kappa分类精度,提高了各个尺度地物的分类精度,有效抑止了地物分类结果中的椒盐噪声现象,同时保持大尺度地物的区域性和小尺度地物的细节信息。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(9)
利用遥感影像进行自动化水体提取是一项富有挑战的任务。提出了一种GIS数据辅助下的可见光遥感影像水体自动提取方法,其核心是将影像分割、配准和变化检测集成为一体化处理流程检测水体。利用水体在遥感影像上的显著特性,首先提出了基于多尺度视觉注意模型的疑似水体区域检测;然后对影像显著区域进行水平集分割处理,通过迭代的分割和配准一体化处理不断优化直至获得最优的分割和配准结果,其中改进的形状曲线相似度特征用于约束分割结果与GIS水体对象的匹配;最后,利用基于缓冲区的变化检测方法获取变化和未变化的水体对象,同时利用已知水体辐射特征与GIS地物的空间位置关系剔除非水体对象。采用3组不同分辨率的遥感影像和不同尺度的GIS数据进行实验,结果显示了本文方法在水体自动提取和变化检测中的有效性。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(9)
在基于视频的多目标运动跟踪中,目标检测和重识别具有很强的相关性。目前常将目标检测和重识别网络分别进行训练和使用,因此实时跟踪速度不能达到要求。针对多目标跟踪(multiple object tracking,MOT)中行人身份切换和跟踪丢失问题,将行人重识别模块进行遮挡优化并嵌入行人检测网络,由此提出了一种基于中心点检测和重识别的多行人跟踪算法。首先建立了行人运动模型,通过中心点检测得到行人最优状态估计;然后根据深层特征融合的行人重识别模型,利用马氏距离和余弦距离增强行人身份辨别能力;最后利用匈牙利算法进行在线数据关联,同时利用卡尔曼滤波剔除不准确的结果,对未关联的丢失目标做运动预测。利用所提算法和其他跟踪算法分别在MOT15、MOT16、MOT17数据集上进行多行人跟踪对比实验,结果表明,所提算法的多目标跟踪精度(multiple object tracking accuracy,MOTA)分别为63.5、72.4、70.9,正确识别的检测和计算的检测数的比值(identity F1-measure,IDF1)最优,且保证了实时跟踪速率,验证了所提跟踪算法的有效性。 相似文献
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SRM(Statistical Region Merging)分割算法具有快速、稳定和抗噪强的优点,基于此,本文提出一种基于DSSRM(Dynamic Sorting Statistical Region Merging)级联分割的SAR图像变化检测方法。首先,针对SRM算法基于单特征静态排序导致的过分割问题,提出一种动态排序模式的DSSRM算法以减少差异图像分割错误,该算法建立基于合并区域的多特征马氏距离排序准则,在每次合并之后更新区域邻接矩阵并重新排序;然后,基于互信息最小化准则构造多通道差异数据集以提高算法对区域合并的约束能力;最后,提出一种级联分割变化检测框架,第1级利用SRM算法将差异图像映射到超像素空间,第2级采用DSSRM算法对超像素进行动态合并获得收敛的分割结果,第3级采用简化SRM方法进行三次合并获得最终的变化检测图。实验结果表明,该方法可以获得比SRM方法和目前流行方法更好的检测性能。 相似文献
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以数字表面模型(DSM)影像为辅助,提出了一种结合基于对象和基于知识的建筑物提取方法。首先利用DSM辅助多尺度分割,有助于分割完整的建筑区域;然后利用3种规则进行建筑物提取;最后利用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)标准数据集影像进行实验验证。结果表明,该方法可有效提取建筑物,得到高精度的提取结果,错提率与漏提率分别为6.26%与7.43%。 相似文献
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一种顾及几何特征的云模型遥感影像分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
将云模型与模糊理论相结合,提出了一种基于不确定性的、顾及几何特征的遥感影像分割方法.该方法用分水岭算法对原影像进行分割获得初始分割图斑,再将图斑抽象成云模型,以云模型实现图斑对象表达;在基于云概念的光滑度、紧凑度定义的基础上,构造差异性度量准则和相应的云模型综合算法,并由云综合运算实现不同粒度空间下的区域合并,达到多尺度遥感影像分割的目的.几组实际影像数据的分割实验证明了该方法的有效性. 相似文献
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利用GNSS数据,基于球面小波构建了GNSS多尺度应变场的估计模型,给出了球面小波位置和尺度的选取、模型正则化因子和参数的估计方法。为检验所构建模型的正确性,根据负位错理论正演了震间闭锁断层区域地表速度场作为模拟数据源,估计并分析了闭锁状态下走滑断层区域应变场分布特征,结果与实际吻合。模拟不同空间影响范围的闭锁逆冲断层形变,开展了多尺度应变场检测不同空间尺度形变信息的试验。结果表明,对于50km影响范围的小断层形变信号,在大尺度(第4—7尺度)应变场中并没有体现。而在小尺度(第8尺度)应变场中表现得非常明显。对于150km影响范围的大断层形变,在小尺度(第8尺度)应变场中仅出现了一小部分信息,而在大尺度(第4—7尺度)应变场中表现得更加完整和明显。由此得出,不同空间影响范围的地壳形变信息会在相应尺度的应变场中得以体现;小尺度应变场具有检测局部地壳形变信息的优势。 相似文献
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利用高分一号影像结合机载LiDAR数据进行面向对象的亚热带森林年度采伐迹地分类提取。在面向对象的遥感软件Ecognition中,首先利用森林小班数据参与分割,利用小班数据的属性信息确定林地和非林地区域,在林地区域再一次进行多尺度分割,并通过ESP工具确定最佳分割尺度,通过特征表达提取对象的光谱、纹理、形状、冠层高度模型(CHM)等特征信息,通过最小冗余最大相关性(mRMR)特征选择算法提取最优特征子集,且CHM在最优特征子集中。利用随机森林(RF)分类器进行年度森林采伐迹地分类提取。年度采伐迹地提取精度达到了87%,与没有CHM特征参与分类的情况对比,提取精度提高了13%。 相似文献
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尤红建 《武汉大学学报(信息科学版)》2011,(5)
基于SAR图像的变化检测和尺度有较强的相关性,提出了一种联合变化前后的两幅SAR图像进行多尺度分割的方法,在分割的图斑基础上采用了交叉熵计算图斑之间的差异程度。根据多个尺度分割的斑块计算系列差异指数,采用多尺度优化的方法得到最佳差异指数,最终实现变化区域的提取。通过对SAR图像的实验处理,说明了在多尺度联合分割的基础上进行变化检测可以得到较好的检测效果。 相似文献
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提出了一种利用多尺度几何特征向量的变化检测方法,其基本原理是基于多尺度影像分割将变化检测从传统的像素光谱空间转换到对象尺度空间,利用多尺度分割形成的几何特征向量进行变化检测。以陕西省渭南市为研究区域,使用本方法检测该区域2002~2009年的地表覆盖变化。从变化检测结果可以看出,本文方法的检测效果优于其他传统检测算法。 相似文献
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针对在多时相变化检测中,面向对象方法无法较好地检测影像中的细微变化,受分割效果以及面向像素方法的影响出现较高虚警率等问题,本文提出了一种结合基于像素的多特征变化向量分析法(CVA)与基于对象的多层次分割的联合判别方法。首先提取不同时相的光谱与纹理特征,利用最大相关最小冗余(mRMR)算法进行特征选择并通过CVA得到像素级变化检测结果;然后对两幅影像进行叠合分割,利用区域合并策略进行不同尺度检测并获取各尺度检测结果;最后结合多种检测结果进行融合,获得最终变化检测结果。检测结果表明本文所提方法能有效降低漏检率,同时提高了检测的准确性。 相似文献
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视频拼接是图像拼接的外延,在场景监控、目标识别等应用中发挥着重要作用。传统视频拼接算法多要求视频间具有较大重叠区域且特征点匹配过程中只顾及图像几何特征,当处理交通监控视频时,会因不同摄像头之间重叠区域极小或主光轴之间夹角较大而导致无法拼接或图像变形较大。为此,本文提出一种交通监控视频图像语义分割及其拼接方法。首先,利用边缘角度二阶差分直方图算法自动识别多视频交汇区域的正射影像,并将其作为拼接背景图像;然后,基于全卷积神经网络对正射影像和视频图像进行语义分割,提取图像中的交通专题语义;最后,以交通专题语义作为约束进行特征点匹配,将各个交通监控视频匹配至背景正射影像,实现监控区域视频拼接。采用山东省某市实际视频数据进行试验验证,结果表明对于重叠区域较小的监控视频,本文方法可获得较好地拼接图像,同时可有效提高特征点匹配的准确度。 相似文献
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为满足不同地物分割的尺度需求,本文提出一种散射特性引导的极化SAR图像多尺度分割算法。该算法以分水岭初始分割为基础,通过迭代合并相邻区域获取极化SAR图像在不同尺度下的分割结果;以极化散射功率为特征,将地物按尺度相似性划分成表面散射、二次散射和体散射3种散射类型;以分割质量评价为指导,从多尺度分割结果中为每种散射类型地物选取适宜的分割尺度并进行叠置合成,形成最终分割结果。ESAR系统获取的L波段极化SAR数据验证了该算法的可行性。 相似文献