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摘要
本发明公开了一种基于视差图和多尺度深度网络模型的遥感图像分割方法,主要解决现有遥感图像分割方法分割精度较低和鲁棒性较弱的问题,其实现方案为：读入数据集,生成遥感图像分割的训练数据集；构建多尺度融合的分割网络模型；用训练数据集训练分割网络模型,并保存7个不同迭代次数的模型；用保存的分割网络模型得到7种不同的分割结果图；对7种不同的分割结果图进行多数投票,并对对投票后的结果图进行超像素处理,得到初步分割结果图；用SGBM算法获得测试场景的视差图；用视差图优化初步分割结果图,得到最终的分割结果。本发明相比于现有方法明显地提高了分割精度和鲁棒性,可广泛应用于城乡规划、智能城建。
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