遥感图像中细弱目标分割方法

来源 :哈尔滨工程大学学报 | 被引量 : 3次 | 上传用户：xiaoxiaoaisc

【摘要】

：

为了解决现有图像分割方法在遥感图像细弱目标分割任务中所存在的分割精度较低,受背景噪声干扰明显等问题,本文提出了一种基于Dense-Unet网络和集成学习的改进语义分割方法,实现了高分辨率遥感图像中的高压电线一类细弱目标的精准分割。融合DenseNet思想和U-net网络结构,提出了一种Dense-Unet网络模型,从而提取图像中更加精细的特征;为了增强模型对小类别目标的学习能力,使用了代价敏感权重

【作者】

：

叶秀芬于淼郭书祥梁洪

【机构】

：

哈尔滨工程大学自动化学院

【出处】

：

哈尔滨工程大学学报

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

：

遥感图像深度学习图像分割语义分割细弱目标分割图像类别信息非均衡集成学习多模型融合 remote sensing image deep learni

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(41876100,61633004),科技部重点研发计划项目(2018YFC0310102,2017YFC0306002),中央高校基本科研业务费专项资金项目(HEUCFP201707).

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