基于改进深度神经网络的遥感影像语义分割

研究了基于深度学习的遥感图像语义分割问题,将建筑物作为遥感图像中的待分割目标,采用语义分割算法将建筑物提取出来.提出了一种改进的U-net网络,根据分割实际需求,保持网络对目标提取特征能力的前提下,将原U-net网络的卷积核数量适当减少,降低了网络参数数量和计算复杂度;增加了Batch Normalization层抑制过拟合问题;在上采样部分增加特征图的局部信息以优化网络对于细节的分割效果.使用公开的数据集INRIA Aerial Image Dataset来评估改进的U-net网络的实际效果,和原U-net相比,单张图片训练速度提升了8％,分割精度也明显提升,训练中的过拟合情况得到改善.证明了本文改进的U-net网络具有对遥感图像的语义分割任务的有效性和可行性.     

基于多孔卷积神经网络的图像深度估计模型

针对在传统机器学习方法下单幅图像深度估计效果差、深度值获取不准确的问题，提出了一种基于多孔卷积神经网络（ACNN）的深度估计模型。首先，利用卷积神经网络（CNN）逐层提取原始图像的特征图；其次，利用多孔卷积结构，将原始图像中的空间信息与提取到的底层图像特征相互融合，得到初始深度图；最后，将初始深度图送入条件随机场（CRF），联合图像的像素空间位置、灰度及其梯度信息对所得深度图进行优化处理，得到最终深度图。在客观数据集上完成了模型可用性验证及误差估计，实验结果表明，该算法获得了更低的误差值和更高的准确率，均方根误差（RMSE）比基于机器学习的算法平均降低了30.86%，而准确率比基于深度学习的算法提高了14.5%，所提算法在误差数据和视觉效果方面都有较大提升，表明该模型能够在图像深度估计中获得更好的效果。     

U-net与Dense-net相结合的视网膜血管提取

目的 视网膜血管健康状况的自动分析对糖尿病、心脑血管疾病以及多种眼科疾病的快速无创诊断具有重要参考价值。视网膜图像中血管网络结构复杂且图像背景亮度不均使得血管区域的准确自动提取具有较大难度。本文通过使用具有对称全卷积结构的U-net深度神经网络实现视网膜血管的高精度分割。方法 基于U-net网络中的层次化对称结构和Dense-net网络中的稠密连接方式,提出一种改进的适用于视网膜血管精准提取的深度神经网络模型。首先使用白化预处理技术弱化原始彩色眼底图像中的亮度不均,增强图像中血管区域的对比度;接着对数据集进行随机旋转、Gamma变换操作实现数据增广;然后将每一幅图像随机分割成若干较小的图块,用于减小模型参数规模,降低训练难度。结果 使用多种性能指标对训练后的模型进行综合评定,模型在DRIVE数据集上的灵敏度、特异性、准确率和AUC（area under the curve）分别达到0.740 9、0.992 9、0.970 7和0.917 1。所提算法与目前主流方法进行了全面比较,结果显示本文算法各项性能指标均表现良好。结论 本文针对视网膜图像中血管区域高精度自动提取难度大的问题,提出了一种具有稠密连接方式的对称全卷积神经网络改进模型。结果表明该模型在视网膜血管分割中能够达到良好效果,具有较好的研究及应用价值。     

融合分割先验的多图像目标语义分割

目的 在序列图像或多视角图像的目标分割中，传统的协同分割算法对复杂的多图像分割鲁棒性不强，而现有的深度学习算法在前景和背景存在较大歧义时容易导致目标分割错误和分割不一致。为此，提出一种基于深度特征的融合分割先验的多图像分割算法。方法 首先，为了使模型更好地学习复杂场景下多视角图像的细节特征，通过融合浅层网络高分辨率的细节特征来改进PSPNet-50网络模型，减小随着网络的加深导致空间信息的丢失对分割边缘细节的影响。然后通过交互分割算法获取一至两幅图像的分割先验，将少量分割先验融合到新的模型中，通过网络的再学习来解决前景/背景的分割歧义以及多图像的分割一致性。最后通过构建全连接条件随机场模型，将深度卷积神经网络的识别能力和全连接条件随机场优化的定位精度耦合在一起，更好地处理边界定位问题。结果 本文采用公共数据集的多图像集进行了分割测试。实验结果表明本文算法不但可以更好地分割出经过大量数据预训练过的目标类，而且对于没有预训练过的目标类，也能有效避免歧义的区域分割。本文算法不论是对前景与背景区别明显的较简单图像集，还是对前景与背景颜色相似的较复杂图像集，平均像素准确度（PA）和交并比（IOU）均大于95%。结论 本文算法对各种场景的多图像分割都具有较强的鲁棒性，同时通过融入少量先验，使模型更有效地区分目标与背景，获得了分割目标的一致性。     

利用U-net网络的高分遥感影像建筑提取方法

针对传统的高分影像建筑物提取方法存在分割精度低和分割边界模糊等问题,提出基于U-net神经网络的高分辨率光学遥感影像建筑物提取方法。方法包含U-net神经网络和全连接CRFs网络,依据图像特征进行语义分割并优化分割结果;在实现U-net神经网络和全连接CRFs模型的基础上,根据U-net的特点以及本文数据特性调试出不同数据量的增强扭曲数据集进行测试,以达到最高鲁棒的分割效果;调试全连接CRFs模型,使得后处理结果更加贴近影像中的真实情况。实验结果表明,与利用传统分割方法的分割效果相比,该方法分割精度及地物边缘分割完整度都得到了显著提升,对高分辨率遥感影像中建筑物的实验分割精度达到了87.64%。     

一种有效的银屑病医学影像分割算法研究

针对临床银屑病样本图像分割精度不高和分割结果出现的像素栅格化问题,提出了一种有效的U-net医学图像分割改进方法。该方法采用对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)算法对银屑病样本图像进行预处理,采用跳跃连接Inception-Res A模块代替经典U-net特征提取单元,并采用马尔可夫随机场后处理进一步提升分割精度。针对长征医院临床银屑病样本进行实验,实验结果表明改进的U-net模型的Dice系数和Jaccard系数分别为88.4%和79.5%。与传统U-net模型相比,该模型具有较高的分割精度和较好的泛化性能,同时减少了医学图像分割结果的栅格化问题。     

基于生成对抗网络的地面新增建筑检测

针对传统的基于地物纹理和空间特征的方法很难精确识别地面新增建筑的问题，提出了一种基于生成对抗网络的新增建筑变化检测模型（CDGAN）。首先，使用Focal损失函数改进传统图像分割网络（U-net），并以此作为模型的生成器（G），用于生成遥感影像的分割结果；然后，设计了一个16层的卷积神经网络（VGG-net）作为鉴别器（D），用于区分生成的结果和人工标注（GT）的真实结果；最后，对生成器和判别器进行对抗训练，从而得到具有分割能力的生成器。实验结果表明，CDGAN模型的检测准确率达到92%，比传统U-net模型的平均区域重合度（IU）提升了3.7个百分点，有效地提升了遥感影像中地面新增建筑物的检测精度。     

基于多尺度卷积输入和ConvCRFs的非对称U-Net脑肿瘤MRI图像分割

针对磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）进行脑胶质瘤病灶边界分割的问题，提出基于多尺度卷积输入和卷积条件随机场（ConvCRFs）的非对称U-Net脑肿瘤MRI图像分割算法。首先，设计了多尺度卷积输入模块作为预处理步骤，以丰富全局上下文语义信息的提取与输入；其次，采用非对称U-Net网络结合ConvCRFs，对分割结果进行判别微调，从而提高肿瘤的分割准确率；最后，为了验证算法的可行性，在Brats2020数据集上进行了实验。实验结果表明，Dice系数达到0.887，表明对脑胶质瘤图像分割算法具有重要的临床引导价值。     

基于Deeplabv3+与CRF的遥感影像典型要素提取方法

为提取高分辨率遥感影像的典型要素(建筑物及道路),基于深度学习,提出一种语义分割与全连接条件随机场(CRF)相结合的提取方法。以Deeplabv3+作为语义分割模型,提取较完整图像分割信息,并将其作为全连接CRF的一元能量函数的输入,利用平均场近似方法进行推理,实现对分割信息边界的优化。通过分析Deeplabv3+模型在噪声样本集数据的训练效果验证其鲁棒性,并基于公开影像及矢量数据源设计大规模遥感训练样本集智能采集系统。采集罗德岛2 000平方公里遥感影像及相对应典型要素标记数据作为样本进行实验,结果表明,该方法分割精度MIoU值达到80.32%,结合形态学滤波处理,要素边界轮廓明显优于初始分割结果。     

基于U-net模型的全自动鼻咽肿瘤MR图像分割

鼻咽肿瘤生长方向不确定，解剖结构复杂，当前主要依靠医生手动分割，该方法耗时久同时严重依赖于医生的经验。针对这一问题，基于深度学习理论，提出一种基于U-net模型的全自动鼻咽肿瘤MR图像分割算法，利用卷积操作替换原始U-net模型中的最大池化操作以减少特征信息的损失。首先，从所有患者的肿瘤切片中提取大小为128×128的区域作为数据样本；然后，将患者样本分为训练样本集和测试样本集，并对训练样本集进行数据扩充；最后，选择训练样本集中所有数据用于训练网络模型。为了验证所提模型的有效性，选取测试样本集中患者的所有肿瘤切片进行分割，最终平均分割精度可达到：DSC（Dice Similarity Coefficient）为80.05%，PM系数为85.7%，CR系数为71.26%，ASSD（Average Symmetric Surface Distance）指标为1.1568。与基于图像块的卷积神经网络（CNN）相比，所提算法DSC，PM（Prevent Match）、CR（Correspondence Ratio）系数分别提高了9.86个百分点、19.61个百分点、16.02个百分点，ASSD指标下降了0.4364；与全卷积神经网络（FCN）模型及基于最大池化的U-net网络相比，所提算法的DSC、CR系数均取得了最优结果，PM系数较两种对比模型中的最大值低2.55个百分点，ASSD指标较两种对比模型中的最小值略高出0.0046。实验结果表明，所提算法针对鼻咽肿瘤图像可以实现较好的自动化分割效果以辅助医生进行诊断。     

改进的遥感图像语义分割研究

近年来,随着遥感技术的不断发展,遥感图像在城市规划、农业规划及军事训练等领域有着极大的应用前景,对遥感图像的语义分割研究也变得尤为重要.提出一种基于改进Deeplabv3的遥感图像语义分割方法,通过改进单一的上采样层,利用主干网络中得到的残差进行多层上采样,保证图像在分辨率上的语义完整;同时,修改ASPP层中4层膨胀卷...     

全卷积神经网络下的多光谱遥感影像分割

目的 传统的遥感影像分割方法需要大量人工参与特征选取以及参数选择,同时浅层的机器学习算法无法取得高精度的分割结果。因此,利用卷积神经网络能够自动学习特征的特性,借鉴处理自然图像语义分割的优秀网络结构,针对遥感数据集的特点提出新的基于全卷积神经网络的遥感影像分割方法。方法 针对遥感影像中目标排列紧凑、尺寸变化大的特点,提出基于金字塔池化和DUC（dense upsampling convolution）结构的全卷积神经网络。该网络结构使用改进的DenseNet作为基础网络提取影像特征,使用空间金字塔池化结构获取上下文信息,使用DUC结构进行上采样以恢复细节信息。在数据处理阶段,结合遥感知识将波段融合生成多源数据,生成植被指数和归一化水指数,增加特征。针对遥感影像尺寸较大、采用普通预测方法会出现拼接痕迹的问题,提出基于集成学习的滑动步长预测方法,对每个像素预测14次,每次预测像素都位于不同图像块的不同位置,对多次预测得到的结果进行投票。在预测结束后,使用全连接条件随机场（CRFs）对预测结果进行后处理,细化地物边界,优化分割结果。结果 结合遥感知识将波段融合生成多源数据可使分割精度提高3.19%;采用基于集成学习的滑动步长预测方法可使分割精度较不使用该方法时提高1.44%;使用全连接CRFs对预测结果进行后处理可使分割精度提高1.03%。结论 针对宁夏特殊地形的遥感影像语义分割问题,提出基于全卷积神经网络的新的网络结构,在此基础上采用集成学习的滑动步长预测方法,使用全连接条件随机场进行影像后处理可优化分割结果,提高遥感影像语义分割精度。     

结合纹理去除的遥感图像分割

针对包含复杂纹理信息的遥感图像难以进行精准图像分割的问题,提出了一种结合纹理去除的遥感图像分割方法。首先,改进了相对全变差纹理去除方法,通过引入新的范数约束使相对全变差纹理去除方法可以在去除纹理信息的同时凸显图像中的主要结构,达到辅助分割的效果;然后,使用均值漂移算法对经过纹理去除的遥感图像进行无监督聚类,达到分割的目的;最后,提出的遥感图像分割算法在不同遥感图像上进行了测试。实验结果表明,在高分辨遥感图像的分割上,所提算法可以分割出遥感图像中的主要目标,和直接分割或者结合其他纹理去除方法相比取得了更好的分割结果。所提出的分割算法可以降低纹理信息对图像分割的影响,提高遥感图像分割的精度。     

改进的基于深度学习的遥感图像分类算法

针对传统的基于深度学习的遥感图像分类算法未能有效融合多种深度学习特征，且分类器性能欠佳的问题，提出一种改进的基于深度学习的高分辨率遥感图像分类算法。首先，设计并搭建一个七层卷积神经网络；其次，将高分辨率遥感图像样本输入到该网络中进行网络训练，得到最后两个全连接层输出作为遥感图像两种不同的高层特征；再次，针对该网络第五层池化层输出，采用主成分分析（PCA）进行降维，作为遥感图像的第三种高层特征；然后，将上述三种高层特征通过串联的形式进行融合，得到一种有效的基于深度学习的遥感图像特征；最后，设计了一种基于逻辑回归的遥感图像分类器，可以对遥感图像进行有效分类。与传统基于深度学习的遥感图像分类算法相比，所提算法分类准确率有较高提升。实验结果表明，该算法在分类准确率、误分类率和Kappa系数上表现优异，能实现良好的分类效果。     

基于尺度注意力网络的遥感图像场景分类

针对卷积神经网络（CNN）平等地对待输入图像中潜在的对象信息和背景信息,而遥感图像场景又存在许多小对象和背景复杂的问题,提出一种基于注意力机制和多尺度特征变换的尺度注意力网络模型。首先,开发一个快速有效的注意力模块,基于最优特征选择生成注意力图;然后,在ResNet50网络结构的基础上嵌入注意力图,增加多尺度特征融合层,并重新设计全连接层,构成尺度注意力网络;其次,利用预训练模型初始化尺度注意力网络,并使用训练集对模型进行微调;最后,利用微调后的尺度注意力网络对测试集进行分类预测。该方法在实验数据集AID上的分类准确率达到95.72%,与ArcNet方法相比分类准确率提高了2.62个百分点;在实验数据集NWPU-RESISC上分类准确率达到92.25%,与IORN方法相比分类准确率提高了0.95个百分点。实验结果表明,所提方法能够有效提高遥感图像场景分类准确率。     

改进YOLOv4在遥感飞机目标检测中的应用研究

针对遥感图像中飞机目标检测精度低、检测速度慢、背景复杂等问题,提出了一种基于深度学习的改进YOLOv4目标检测算法。改进YOLOv4的主干特征提取网络,保留高分辨率的特征层,去除了用于检测大目标的特征层,减少语义丢失。在卷积神经网络中使用DenseNet（密集连接网络）加强对飞机目标的特征提取,减少梯度消失问题。对数据集使用[K]-means算法得到效果最佳的先验框数量和尺寸。在RSOD（Remote Sensing Object Detection）数据集和DIOR（Detection In Optical Remote sensing images）数据集上的实验表明,该算法满足实时性的需求,且该算法的精确度达到95.4%,较原算法提升了0.3个百分点;召回率达到86.04%,提升了4.68个百分点;mAP值达到85.52%,提升了5.27个百分点。     

基于密集连接与特征增强的遥感图像检测

遥感技术的快速发展使得遥感图像检测技术广泛应用于军事、农业、交通、城市规划等多个领域。随着遥感分辨率和数据体量的不断提升,通过人工处理数据的方法已经无法满足实时性需求,因此,实现高效、精准的自动化数据处理方式成为该领域的研究热点。针对遥感图像分辨率高、背景复杂、目标尺度小等特点,提出一种改进的YOLOv3算法,用以提升遥感图像的检测效果。在原始YOLOv3算法的基础上,使用改进的密集连接网络替换原有的DarkNet53作为基础网络,以提升网络输入和预测结果的尺度多样性。通过阀杆模块降低输入损失,同时在浅层特征图中加入特征增强模块,从而丰富特征图的感受野,强化网络对浅层特征信息的提取,在保证整体检测性能的同时使网络对遥感图像中、小目标的检测精度和鲁棒性均有所提升。在遥感图像数据集上进行多组对比实验,结果表明,相比原始YOLOv3算法,该算法的平均准确率提高9.45个百分点,在小尺度目标上的检测准确率提升更显著,达到11.03个百分点,且模型参数量得到有效缩减。     

改进SegNet+CRF高分辨率遥感影像建筑物提取方法

将传统的语义分割SegNet网络用于高分辨率遥感影像的建筑物提取时,分割的建筑物存在边界模糊、精度较低、错检漏检等问题。为了解决上述问题,提出一种改进SegNet网络+CRF语义分割方法。编码阶段的最低分辨率层引入空洞金字塔池化模型,通过并行的空洞卷积操作扩大特征提取的感受野;解码阶段构建特征金字塔实现特征多尺度融合,弥补上采样过程中丢失的特征信息;最后,预测图像送入全连接条件随机场模型进行后处理,优化提取的建筑物边缘。实验表明,相较于原SegNet网络,改进方法的建筑物提取像素精度、召回率、平均交并比分别提高了0.48%、1.29%、2.36%。     

改进Deeplab网络的遥感影像海岛岸线分割

目的 海岛作为一项特殊资源,在海洋开发和利用方面发挥着重要的作用;遥感作为一种非接触式远距离探测手段,为海岛研究提供了重要的数据来源;而深度学习因其对图像特征的提取能力和对复杂问题的拟合能力广泛应用于各个领域。本文结合深度学习的计算优势,兼顾遥感影像的波段数量多和覆盖范围大的特征,以海岛岸线的快速分割为目的,提出了一种改进的海岛岸线遥感影像分割模型。方法 该分割模型包括3方面：1）针对遥感影像的多波段特征,提出基于最佳指数的遥感影像波段组合选择,将选择后的波段组合作为海岛岸线分割模型的输入数据;2）针对遥感影像大范围覆盖的特征,提出基于Deeplab神经网络结构的海岛岸线粗分割,将粗分割结果作为海岛岸线优化的初始边界;3）利用全连接条件随机场优化海岛岸线,实现海岛岸线的细分割提取。结果 以大小不等的4个海岛的岸线提取为例,分别采用改进的海岛岸线分割模型、全卷积神经网络模型（fully convolutional networks,FCN）、Deeplab模型和目视解译法从遥感影像数据中分割海岛岸线。同时,引入平均交并比（mean intersection over union,MIoU）和相对误差,对各模型分割的海岛岸线结果进行精度比较。结果表明,本文改进的海岛岸线分割模型克服了FCN模型海岛岸线的不连续性问题,降低了海岛岸线的误分割现象;从MIoU值的比较可以看出,本文改进模型与目视解译的海岛岸线结果具有更高的吻合度,较FCN模型提高了17.7%,较Deeplab模型提高了5.2%;从海岸岸线的周长和面积的相对误差可以看出,本文改进模型的相对误差均低于FCN模型和Deeplab模型。结论 本文改进模型包含了面向遥感影像的波段选择、利用神经网络训练的海岛岸线粗分割和基于全连接条件随机场的海岛岸线优化,在保证岸线连续性的前提下,提高了海岛岸线的分割精度。