針對傳統(tǒng)的高分影像建筑物提取方法存在分割精度低和分割邊界模糊等問題,提出基于U-net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高分辨率光學(xué)遙感影像建筑物提取方法。方法包含U-net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和全連接CRFs網(wǎng)絡(luò),依據(jù)圖像特征進(jìn)行語義分割并優(yōu)化分割結(jié)果;在實現(xiàn)U-net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和全連接CRFs模型的基礎(chǔ)上,根據(jù)U-net的特點以及本文數(shù)據(jù)特性調(diào)試出不同數(shù)據(jù)量的增強扭曲數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試,以達(dá)到最高魯棒的分割效果;調(diào)試全連接CRFs模型,使得后處理結(jié)果更加貼近影像中的真實情況。實驗結(jié)果表明,與利用傳統(tǒng)分割方法的分割效果相比,該方法分割精度及地物邊緣分割完整度都得到了顯著提升,對高分辨率遙感影像中建筑物的實驗分割精度達(dá)到了87.64%。 

【文章來源】：遙感信息. 2020,35(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

原始影像與最大似然分類法效果對比

面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄖ械年P(guān)鍵是影像分割。較為廣泛使用的分割方法有區(qū)域分割法、多尺度分割法和基于紋理的分割法等。影像分割質(zhì)量的優(yōu)劣與分割方法及分割參數(shù)的選擇密不可分，這也直接決定了分割對象的形狀、數(shù)量等指標(biāo)，進(jìn)而對后續(xù)的分類結(jié)果產(chǎn)生影響。然而，目前并沒有一套通用的方法來確定分割參數(shù)。若將研究重點放在影像對象的特征表達(dá)上，越充分的特征表達(dá)就越需要人工的參與，如此一來就增加了分類的復(fù)雜程度。影像分類是利用分類器對提取的特征進(jìn)行分類的步驟。較為有效的機器學(xué)習(xí)算法的分類過程中，只有有限的線性組合或非線性變換組合，不能充分學(xué)習(xí)特征向量的復(fù)雜結(jié)構(gòu)信息，用于復(fù)雜、數(shù)據(jù)量大的樣本時會直接導(dǎo)致分類精度不高的問題。雖然也有如基于歸一化切割法（normalized cut,N-Cut）演變而來的Grab Cut算法仍被現(xiàn)代圖像處理工作使用，其作為一種迭代式語義分割算法，利用圖像中的紋理及顏色信息和邊界反差信息，運用少量的人機交互操作，即可得到前后背景分割效果。但該算法仍是根據(jù)圖像像素自身的低階視覺信息進(jìn)行的圖像分割，沒有訓(xùn)練過程，會導(dǎo)致在對較復(fù)雜的影像進(jìn)行分割時，產(chǎn)生地物提取邊界不完整的問題[8]，效果如圖2所示。圖2(b）為Grab Cut法對圖1(a）高分辨率遙感影像的分割效果，其中，彩色區(qū)域為被分割出的建筑物。Grab Cut法雖然可以僅介入少量的人工干預(yù)，利用圖像中的像元間差異提取建筑物，但從分割效果可以看出，其依然沒能擺脫周圍地物對分割效果的影響，分割效果仍不理想；且僅僅可以分割單一對象，雖可以通過編程解決多個對象的分割需求，但多個對象的分割就意味著更多人工的介入。因此可以得出結(jié)論，傳統(tǒng)的面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄒ惨呀?jīng)無法適用于高分辨率遙感影像的地物分割工作。

本文的重點研究內(nèi)容在于：如何根據(jù)影像數(shù)據(jù)實現(xiàn)U-net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割圖像及全連接CRFs處理模型進(jìn)行分割后處理，并根據(jù)實驗通過更改輸入數(shù)據(jù)及調(diào)試參數(shù)等操作嘗試優(yōu)化分割效果。1 利用U-net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高分辨率光學(xué)遙感影像建筑物提取

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3047365