基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法

作     者：叶应辉 YE Yinghui

作者机构：吉林大学地球探测科学与技术学院长春130026 

基　　金：吉林省自然科学基金(20210101098JC) 

出 版 物：《计算机测量与控制》 (Computer Measurement &Control)

年 卷 期：2022年第30卷第10期

页      码：39-44页

摘      要：为解决卫星遥感图像边缘模糊噪点过多,导致图像清晰度过低的问题,提出基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法;利用Softmax分类器结构,提取边缘图像节点处的数据信息参量,遵循深度学习算法完成对图像信息的卷积与池化处理,基于CV算法实现基于深度学习的卫星遥感图像识别;根据尺度空间定义原则,确定边缘检测特征点所处位置,再联合梯度信息熵计算结果,完成对卫星遥感图像的拼接处理;分别计算一阶微分边缘算子、二阶微分边缘算子的具体数值,确定梯度幅值的取值区间,总结已知数值参量,建立完整的双阈值表达式,完成基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法的设计;实验结果表明,应用所提方法后卫星遥感图像边缘节点处信噪比指标在55.1~62.7 dB范围内,图像模糊噪点个数最大为1.32×10^(5)个,可获得较为清晰的遥感图像,在卫星遥感图像边缘精准检测方面具有较强的实用性。

主 题 词：深度学习 卫星遥感图像 边缘检测 Softmax分类器 尺度空间 微分边缘算子 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081002[081002] 

D　O　I：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2022.10.007

馆 藏 号：203115456...