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首页> 中文期刊> 《西安电子科技大学学报》 >一种基于边界感知的遥感影像建筑物提取方法

一种基于边界感知的遥感影像建筑物提取方法

         
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摘要

遥感影像的复杂性给建筑物提取研究带来了极大的挑战。深度学习的引入提高了遥感影像建筑物提取的准确率,但仍存在边界模糊、目标漏检和提取区域不完整等问题。针对这些问题,提出了一种基于边界感知的遥感影像建筑物提取网络,该网络包括特征融合网络、特征增强网络和特征细化网络三部分。首先,特征融合网络采用编码-解码结构提取不同尺度特征,并设计了交互聚合模块融合不同尺度的特征;然后,特征增强网络采用减法和级联操作对漏检目标进行学习增强,得到更加全面的特征;最后,特征细化网络使用编码-解码结构对特征增强网络的输出进一步细化,得到丰富的建筑物边界特征。此外,为使网络更加稳定有效,将二值交叉熵损失和结构相似性损失相结合,从像素和图像结构两个层次监督模型的训练学习。通过在数据集WHU上的测试,可知本网络较其他经典算法的客观指标交并比和准确率均有提升,分别达到了96.0%和97.9%;同时主观视觉上提取的建筑物边界更加清晰,区域更加完整分明。

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