残差密集空间金字塔网络的城市遥感图像分割

作者：韩彬彬; 张月婷^*; 潘宗序; 台宪青; 李芳芳

来源：中国图象图形学报, 2020, 25(12): 2656-2664.

• 语义分割
• 遥感影像
• 多尺度
• 残差卷积网络
• 密集连接

目的遥感图像语义分割是根据土地覆盖类型对图像中每个像素进行分类,是遥感图像处理领域的一个重要研究方向。由于遥感图像包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因,准确提取遥感图像特征具有一定难度,使得精确分割遥感图像比较困难。卷积神经网络因其自主分层提取图像特征的特点逐步成为图像处理领域的主流算法,本文将基于残差密集空间金字塔的卷积神经网络应用于城市地区遥感图像分割,以提升高分辨率城市地区遥感影像语义分割的精度。方法模型将带孔卷积引入残差网络,代替网络中的下采样操作,在扩大特征图感受野的同时能够保持特征图尺寸不变;模型基于密集连接机制级联空间金字塔结构各分支,每个分支的输出都有更加密集的感受野信息;模型利用跳线连接跨层融合网络特征,结合网络中的高层语义特征和低层纹理特征恢复空间信息。结果基于ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) Vaihingen地区遥感数据集展开充分的实验研究,实验结果表明,本文模型在6种不同的地物分类上的平均交并比和平均F1值分别达到69.88%和81.39%,性能在数学指标和视觉效果上均优于SegNet、pix2pix、Res-shuffling-Net以及SDFCN(symmetrical dense-shortcut fully convolutional network)算法。结论将密集连接改进空间金字塔池化网络应用于高分辨率遥感图像语义分割,该模型利用了遥感图像不同尺度下的特征、高层语义信息和低层纹理信息,有效提升了城市地区遥感图像分割精度。

• 单位
  中国科学院; 中国科学院大学