基于神经网络的遥感图像海陆语义分割方法

针对海陆语义分割中陆地、码头形状多样,背景目标复杂等情况造成的像素分类错误、边界分割模糊等问题,提出了一种新的基于深度卷积神经网络的遥感图像海陆语义分割方法。该方法以端对端的训练方式实现了对目标的逐像素分类,为了解决海陆分割中像素分类错误,设计以不同尺度图像为输入的三个并行的编码结构,通过融合不同尺度的特征图,丰富特征代表算子的语义信息,增大像素分类准确率。为了解决海陆分割中边界分割模糊,通过设计能够融合编码结构中低层精细位置信息的解码结构,对特征图进行更加精确的上采样,恢复像素的密集位置信息,提高海陆分割准确度。为有效验证所提网络框架的优势,构建了海陆分割数据集HRSC2016-SL进行算法性能比较。与最新的语义分割算法相比,所提算法取得了更好的分割结果。     

基于Dense ASPP的道路图像语义分割方法

伴随着车辆智能化程度的持续提高,对道路场景的感知技术提升的需求也在持续增长,而道路场景感知技术的核心要素正是图像视觉。纵观智能驾驶体系,图形视觉最具普遍性的使用场景正是道路图像语义分割。立足于Deeplab V3+网络,以及全连接条件随机场于图像处理领域的特点,面向道路场景语义分割过程之中常见的小范围像素细节出现干扰、空间上下文特征信息缺失、图像分割边缘过程之中出现的模糊等现象,使用图像语义的性能对主、子网络模式展开划分,同时对网络模型展开优化。在Deeplab V3+网络的解码单元之中引入注意力机制,将解码中浅层信息进行跨层融合操作,提升保存图像空间相关数据,从而设置基于改进的Dense ASPP道路图像语义分割模型,并在道路场景数据集Cityscapes上,对Deeplab V3+等算法展开对比实验。从实验数据来看,提出的算法不单单能够完成对道路场景的语义分割,同时还能够高质量地对图像细节数据以及空间信息展开处置,有效提升了图像语义分割的质量。     

全卷积神经网络图像语义分割方法综述

图像语义分割是计算机视觉领域的热点研究课题,随着全卷积神经网络的迅速兴起,图像语义分割和全卷积神经网络的融合发展取得了非常卓越的成绩.通过对近年来高质量文献的收集,重点对全卷积神经网络图像语义分割方法进行总结.将收集的文献,按照应用场景的不同,划分为经典语义分割、实时性语义分割和RGBD语义分割,对具有代表性的分割方法...     

多尺度信息融合的遥感图像语义分割模型

遥感图像分割是目前学术界和工业界的一个研究热点,在城市规划、变化检测以及GIS信息构建等方面有着十分广泛的应用.然而,诸多复杂因素(如多变的尺度、多样化的拓扑形状以及复杂的背景和阴影等)使得遥感图像语义分割成为一项具有挑战性的任务.为此,提出一种基于多尺度信息融合的遥感图像语义分割深层卷积神经网络模型,该模型分为编码器和解码器2部分.在编码阶段,设计了基于DenseNet网络的跨卷积层级的多尺度特征融合策略,采用子区域全局平均池化及多尺度卷积处理复杂的背景区域;在解码阶段,为了准确地恢复图像的细节信息,设计了能够融合不同层级卷积特征的短解码器;最后,在整体模型构建方面设计了一种具有多输出的分层监督机制网络模型,从不同层级获取监督信息,可在充分利用监督信息的同时更好地引导网络的训练.在ISPRS公开数据集以及北京市遥感数据集上,通过实验验证了文中模型的有效性.     

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.     

基于卷积神经网络的医学宫颈细胞图像的语义分割

显微细胞分割的精度直接影响疾病的判别诊断,特别在宫颈细胞的显微病理图像中,细胞核的形态大小、与细胞质之间的比例参数等对于病情的良恶诊断具有重大的意义。为提高宫颈细胞核质分割的精度,提出一种基于卷积神经网络的医学宫颈细胞图像的语义分割方法。标定宫颈细胞显微图像中的细胞核和细胞质轮廓,制作基于长沙市第二人民医院的基于新柏氏液基细胞学检测TCT(Thinprep cytologic test)制片技术的宫颈TCT细胞涂片的CCTCT数据集;通过卷积神经网络对核质分割模型进行训练,避免人工提取特征;通过反卷积达到图像的语义分割。实验结果表明,该算法在宫颈细胞的显微病理图像中的核质分割准确率高达94.7%,具有很高的鲁棒性和适应性。     

轻量化卷积神经网络在SAR图像语义分割中的应用

针对合成孔径雷达图像的语义分割问题,构建了一个全新的TerraSAR-X语义分割数据集GDUT-Nansha。然后,为解决传统深度学习方法模型体积大,难以在样本数量偏少的合成孔径雷达图像数据集上应用的问题,对轻量化卷积神经网络ENet模型进行了分析和改造。提出了一种改进的轻量化卷积神经网络模型(revised weighted loss eNet,RWL-ENet);针对合成孔径雷达图像数据集样本不平衡问题,使用了带有权重的损失函数。通过和其他经典卷积神经网络语义分割模型的对比实验,验证了新数据集的可靠性;同时,在参数量和模型体积远远小于其他网络模型的前提下,RWL-ENet模型在像素精度、平均像素精度、平均交并比三个定量指标上分别达到了0.884、0.804和0.645。     

基于U-Net的高分辨率遥感图像语义分割方法

图像分割是遥感解译的重要基础环节,高分辨率遥感图像中包含复杂的地物目标信息,传统分割方法应用受到极大限制,以深度卷积神经网络为代表的分割方法在诸多领域取得了突破进展。针对高分辨遥感图像分割问题,提出一种基于U-Net改进的深度卷积神经网络,实现了端到端的像素级语义分割。对原始数据集做了扩充,对每一类地物目标训练一个二分类模型,随后将各预测子图组合生成最终语义分割图像。采用了集成学习策略来提高分割精度,在“CCF卫星影像的AI分类与识别竞赛”数据集上取得了94%的训练准确率和90%的测试准确率。实验结果表明,该网络在拥有较高分割准确率的同时还具有良好的泛化能力,能够用于实际工程。     

深度卷积神经网络图像语义分割研究进展

在计算机视觉领域中,语义分割是场景解析和行为识别的关键任务,基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法已经取得突破性进展。语义分割的任务是对图像中的每一个像素分配所属的类别标签,属于像素级的图像理解。目标检测仅定位目标的边界框,而语义分割需要分割出图像中的目标。本文首先分析和描述了语义分割领域存在的困难和挑战,介绍了语义分割算法性能评价的常用数据集和客观评测指标。然后,归纳和总结了现阶段主流的基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法的国内外研究现状,依据网络训练是否需要像素级的标注图像,将现有方法分为基于监督学习的语义分割和基于弱监督学习的语义分割两类,详细阐述并分析这两类方法各自的优势和不足。本文在PASCAL VOC（pattern analysis, statistical modelling and computational learning visual object classes）2012数据集上比较了部分监督学习和弱监督学习的语义分割模型,并给出了监督学习模型和弱监督学习模型中的最优方法,以及对应的MIoU（mean intersection-over-union）。最后,指出了图像语义分割领域未来可能的热点方向。     

多层语义融合CNN的步态人体语义分割

目的 针对反恐、安防领域利用监控视频进行步态识别时由光照、拍摄角度、遮挡等多协变量引起的轮廓缺失、人体阴影和运算时间等问题,提出了一种基于RPGNet（Regin of Interest+Parts of Body Semantics+GaitNet）网络的步态人体语义分割方法。方法 该方法按照功能划分为R（region of interest）模块、P（parts of body semantics）模块和GNet（GaitNet）模块。R模块提取人体步态感兴趣区域,起到提升算法效率和图像去噪的作用。P模块借助LabelMe开源图像注释工具进行步态人体部位语义标注。GNet模块进行步态人体部位语义训练与分割。借鉴ResNet和RefineNet网络模型,设计了一种细节性步态语义分割网络模型。结果 对步态数据库1 380张图片进行了测试,RPGNet方法与6种人体轮廓分割方法进行了对比实验,实验结果表明RPGNet方法对细节和全局信息处理得都很精确,在0°、45°和90°视角都表现出较高的分割正确率。在多人、戴帽和遮挡条件下,实验结果表明RPGNet方法人体分割效果良好,能够满足步态识别过程中的实时性要求。结论 实验结果表明,RPGNet步态人体语义分割方法在多协变量情况下能够有效进行步态人体语义分割,同时也有效提高了步态识别的识别率。     

基于卷积神经网络的多模态视频场景分割优化算法

针对基于内容的视频检索中场景分割效率有待提高的问题,提出了一种基于卷积神经网络提取特征的多模态视频场景分割优化算法。首先利用改进的VGG19网络从视频镜头中提取多种模态的底层特征和语义特征,再将这些特征组成向量,然后通过三重损失学习与镜头相似度计算等方法,使场景分割问题转换为对镜头边界的二分类问题,最后建立评分机制优化所得结果,获取分割好的视频场景及对应的场景边界,完成场景分割任务。实验结果表明,该算法能对视频场景进行有效分割,整体查全率与查准率分别能达到85.77%、87.01%。     

基于图卷积网络的多标签遥感图像分类

由于遥感图像包含物体类别多样,单个语义类别标签无法全面地描述图像内容,而多标签图像分类任务更加具有挑战性.通过探索深度图卷积网络(GCN),解决了多标签遥感图像分类缺乏对标签语义信息相关性利用的问题,提出了一种新的基于图卷积的多标签遥感图像分类网络,它包含图像特征学习模块、基于图卷积网络的分类器学习模块和图像特征差异化模块三个部分.在公开多标签遥感数据集Planet和UCM上与相关模型进行对比,在多标签遥感图像分类任务上可以得到了较好的分类结果.该方法使用图卷积等模块将多标签图像分类方法应用到遥感领域,提高了模型分类能力,缩短了模型训练时间.     

注意力机制改进卷积神经网络的遥感图像目标检测

目的 遥感图像目标检测是遥感图像处理的核心问题之一,旨在定位并识别遥感图像中的感兴趣目标。为解决遥感图像目标检测精度较低的问题,在公开的NWPU_VHR-10数据集上进行实验,对数据集中的低质量图像用增强深度超分辨率（EDSR）网络进行超分辨率重构,为训练卷积神经网络提供高质量数据集。方法 对原Faster-RCNN （region convolutional neural network）网络进行改进,在特征提取网络中加入注意力机制模块获取更多需要关注目标的信息,抑制其他无用信息,以适应遥感图像视野范围大导致的背景复杂和小目标问题;并使用弱化的非极大值抑制来适应遥感图像目标旋转;提出利用目标分布之间的互相关对冗余候选框进一步筛选,降低虚警率,以进一步提高检测器性能。结果 为证明本文方法的有效性,进行了两组对比实验,第1组为本文所提各模块间的消融实验,结果表明改进后算法比原始Faster-RCNN的检测结果高了12.2%,证明了本文所提各模块的有效性。第2组为本文方法与其他现有方法在NWPU_VHR-10数据集上的对比分析,本文算法平均检测精度达到79.1%,高于其他对比算法。结论 本文使用EDSR对图像进行超分辨处理,并改进Faster-RCNN,提高了算法对遥感图像目标检测中背景复杂、小目标、物体旋转等情况的适应能力,实验结果表明本文算法的平均检测精度得到了提高。     

跨层细节感知和分组注意力引导的遥感图像语义分割

目的 语义分割是遥感图像智能解译的关键任务之一,遥感图像覆盖面广,背景交叉复杂,且地物尺寸差异性大。现有方法在复杂背景下的多尺度地物上分割效果较差,且分割区域破碎边界不连续。针对上述问题,提出了一种跨层细节感知和分组注意力引导的语义分割模型用于高分辨率遥感图像解析。方法 首先采用结构新颖的ConvNeXt骨干网络,编码输入图像的各层次特征。其次,设计了分组协同注意力模块,分组并行建模通道和空间维度的特征依赖性,通道注意力和空间注意力协同强化重要通道和区域的特征信息。接着,引入了自注意力机制,构建了跨层细节感知模块,利用低层特征中丰富的细节信息,指导高层特征层学习空间细节,保证分割结果的区域完整性和边界连续性。最后,以山西省太原市为研究区域,自制高分辨率遥感太原市城区土地覆盖数据集（Taiyuan urban land cover dataset,TULCD）,所提方法实现了太原市城区土地覆盖精细分类任务。结果 实验在自制数据集TULCD和公开数据集Vaihingen上与最新的5种算法进行了比较,所提方法在两个数据集上平均像素准确率（mean pixel accuracy,mPA）为74.23%、87.26%,平均交并比（mean intersection over union,mIoU）为58.91%、77.02%,平均得分mF1为72.24%、86.35%,均优于对比算法。结论 本文提出的高分辨率遥感图像语义分割模型具有较强的空间和细节感知能力,对类间差异小的相邻地物也有较强的鉴别能力,模型的整体分割精度较高。     

面向GF-2遥感影像的U-Net城市绿地分类

目的 高分2号卫星（GF-2）是首颗民用高空间分辨率光学卫星，具有亚米级高空间分辨率与宽覆盖结合的显著特点，为城市绿地信息提取等多领域提供了重要的数据支撑。本文利用GF-2卫星多光谱遥感影像，将一种改进的U-Net卷积神经网络首次应用于城市绿地分类，提出一种面向高分遥感影像的城市绿地自动分类提取技术。方法 先针对小样本训练集容易产生的过拟合问题对U-Net网络进行改进，添加批标准化（batch normalization，BN）和dropout层获得U-Net+模型；再采用随机裁剪和随机数据增强的方式扩充数据集，使得在充分利用影像信息的同时保证样本随机性，增强模型稳定性。结果 将U-Net+模型与最大似然法（maximum likelihood estimation，MLE）、神经网络（neural networks，NNs）和支持向量机（support vector machine，SVM）3种传统分类方法以及U-Net、SegNet和DeepLabv3+这3种深度学习语义分割模型进行分类结果精度对比。改进后的U-Net+模型能有效防止过拟合，模型总体分类精度比改进前提高了1.06%。基于改进的U-Net+模型的城市绿地总体分类精度为92.73%，平均F₁分数为91.85%。各分类方法按照总体分类精度从大到小依次为U-Net+（92.73%）、U-Net （91.67%）、SegNet （88.98%）、DeepLabv3+（87.41%）、SVM （81.32%）、NNs （79.92%）和MLE （77.21%）。深度学习城市绿地分类方法能充分挖掘数据的光谱、纹理及潜在特征信息，有效降低分类过程中产生的"椒盐噪声"，具有较好的样本容错能力，比传统遥感分类方法更适用于城市绿地信息提取。结论 改进后的U-Net+卷积神经网络模型能够有效提升高分遥感影像城市绿地自动分类提取精度，为城市绿地分类提供了一种新的智能解译方法。     

残差密集空间金字塔网络的城市遥感图像分割

目的 遥感图像语义分割是根据土地覆盖类型对图像中每个像素进行分类,是遥感图像处理领域的一个重要研究方向。由于遥感图像包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因,准确提取遥感图像特征具有一定难度,使得精确分割遥感图像比较困难。卷积神经网络因其自主分层提取图像特征的特点逐步成为图像处理领域的主流算法,本文将基于残差密集空间金字塔的卷积神经网络应用于城市地区遥感图像分割,以提升高分辨率城市地区遥感影像语义分割的精度。方法 模型将带孔卷积引入残差网络,代替网络中的下采样操作,在扩大特征图感受野的同时能够保持特征图尺寸不变;模型基于密集连接机制级联空间金字塔结构各分支,每个分支的输出都有更加密集的感受野信息;模型利用跳线连接跨层融合网络特征,结合网络中的高层语义特征和低层纹理特征恢复空间信息。结果 基于ISPRS （International Society for Photogrammetry and Remote Sensing） Vaihingen地区遥感数据集展开充分的实验研究,实验结果表明,本文模型在6种不同的地物分类上的平均交并比和平均F₁值分别达到69.88%和81.39%,性能在数学指标和视觉效果上均优于SegNet、pix2pix、Res-shuffling-Net以及SDFCN （symmetrical dense-shortcut fully convolutional network）算法。结论 将密集连接改进空间金字塔池化网络应用于高分辨率遥感图像语义分割,该模型利用了遥感图像不同尺度下的特征、高层语义信息和低层纹理信息,有效提升了城市地区遥感图像分割精度。     

改进卷积网络的高分遥感图像城镇建成区提取

目的 城镇建成区是城镇研究重要的基础信息,也是实施区域规划、落实城镇功能空间布局的前提。但是遥感影像中城镇建成区的环境复杂,同时不同城镇建成区在坐落位置、发展规模等方面存在许多差异,导致其信息提取存在一定困难。方法 本文基于面向图像语义分割的深度卷积神经网络,使用针对特征图的强化模块和通道域的注意力模块,对原始DeepLab网络进行改进,并通过滑动窗口预测、全连接条件随机场处理方法,更准确地实现城镇建成区提取。同时,针对使用深度学习算法容易出现过拟合和鲁棒性不强的问题,采用数据扩充增强技术进一步提升模型能力。结果 实验数据是三亚和海口部分地区的高分二号遥感影像。结果表明,本文方法的正确率高于93%,Kappa系数大于0.837,可以有效地提取出大尺度高分辨率遥感影像中的城镇建成区,且提取结果最为接近实际情况。结论 针对高分辨率遥感卫星影像中城镇建成区的光谱信息多样化、纹理结构复杂化等特点,本文算法能在特征提取网络中获取更多特征信息。本文使用改进的深度学习方法,提出两种处理方法,显著提高了模型的精度,在实际大幅遥感影像的使用中表现优秀,具有重要的实用价值和广阔的应用前景。     

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。