改进U-Net网络的接地网图像超像素分割

作者：翁宇游; 郑州; 郭俊; 赵志超; 谢炜; 胡雨

来源：激光与红外, 2023, 53(08): 1196-1202.

• 人工智能
• 深度学习
• 接地网腐蚀
• 红外图像
• 超像素分割
• 主成分分析

研究基于改进U-Net网络的接地网图像超像素分割方法，提升红外图像超像素分割效果。通过主成分分析法降维处理接地网腐蚀红外图像；利用Turbopixel超像素分割法分割降维后的红外图像，获取数个超像素区域；在全卷积U-Net网络内添加可变形卷积与重构上采样卷积，并利用反向传播算法，优化网络参数，建立改进的全卷积U-Net网络结构；在改进的全卷积U-Net网络内分割获取的数个超像素区域，输出红外图像超像素自动分割结果。实验证明：该方法可有效降维处理接地网腐蚀红外图像，实现红外图像超像素分割，分割后的红外图像边界清晰；在不同分辨率时，该方法的Dice相似性系数较高、Hausdorff距离较低，具备较高的红外图像超像素分割精度。

• 出版日期2023
• 单位国网福建省电力有限公司电力科学研究院