基于多尺度混合注意力机制的SAR图像房屋分割方法

作者：周一鸣; 滕旭阳

来源：电脑知识与技术, 2023, 19(17): 23-26.

DOI：10.14004/j.cnki.ckt.2023.0820

• SAR图像
• 注意力机制
• 房屋检测
• 特征融合
• DANet

图像分割的核心任务是提取更强大的特征表示，而对于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的房屋分割任务，受特征形变和斑点噪声点的影响，难以提取充足的特征。本文提出一种基于多尺度混合注意力机制的SAR图像房屋分割方法。在编码端引入CBAM注意力机制和DANet双通道自注意力机制用于增强图像的特征表现能力，捕获特征间的长距离依赖关系。在解码端使用多尺度融合的方法，有效利用浅层特征和上下文信息。实验结果证明，本文算法在SAR图像房屋分割任务上，PA值达到96.54%,MIoU值达到87.22%。与CBAM和DANet相比，本文算法在MIoU上分别提高了5.1%,0.99%。

• 单位
  杭州电子科技大学