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摘要
本发明提出了一种基于全卷积网络与形态学处理的遥感图像语义分割方法,主要解决现有的遥感图像语义分割方法分割准确率低的问题,其实现方案为：构建训练样本集和验证样本集,对训练样本集进行数据增强与数据扩充预处理,分别搭建图像级联网络ICNet模型、金字塔场景解析网络PSPNet模型和基于编码器表示的连接网络LinkNet模型这三种全卷积网络模型,训练并验证全卷积网络模型；将待测试的遥感图像输入训练好的全卷积网络中,得到语义分割初次结果,并采用形态学腐蚀与膨胀运算对语义分割图精调,得到最终的语义分割结果。本发明提升了图像的整体分割效果,可用于遥感图像的分割、分类、检测与跟踪任务。
- 出版日期2019-5-16
- 单位西安电子科技大学
