高分辨率遥感图像建筑物分割的实质是构建一个输入图像到分割结果之间的高维强非线性映射模型。然而，建筑物可能遍布整幅遥感图像，则在语义分割过程中，当前像素点可能与非邻域的像素点存在直接关系。为了更加精确地逼近建筑物分割的真实映射模型，克服道路、建筑物错层和阴影的影响，提高分割精度，本文以深度残差神经网络为基础，构建Encoder-Decoder的深度学习架构，自动提取建筑物的特征，学习建立高维强非线性分割模型；同时，通过条件随机场的成对势函数调节当前像素点与其他像素点之间的关联关系，从而构成全连接条件随机场对Encoder-Decoder的分割结果进行调节，提升分割精度。在全连接条件随机场的计算过程中，采用循环神经网络的运行机制来完成均值场的计算，这将条件随机场与深度神经网络有机融合，实现了Encoder-Decoder和全连接条件随机场参数的同步训练。实验结果表明，本文采用的深度神经网络条件随机场方法能有效克服道路、建筑物错层和阴影的影响，提升高分辨率遥感图像中建筑物的分割精度；同时，在一定范围内对多分辨率遥感图像具有较好的泛化能力。
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深度神经网络条件随机场高分辨率遥感图像建筑物分割
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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