基于双路径编码的遥感建筑物图像分割方法

作     者：苏赋 李沁 马傲 SU Fu;LI Qin;MA Ao

作者机构：西南石油大学电气信息学院成都610500 

基　　金：成都市国际科技合作资助项目(2020-GH02-00016-HZ) 

出 版 物：《计算机科学与探索》 (Journal of Frontiers of Computer Science and Technology)

年 卷 期：2024年第18卷第10期

页      码：2704-2711页

摘      要：高分辨率遥感图像建筑物分割是遥感影像研究的热点之一,而高分辨率遥感图像中建筑物尺度多样容易导致错分割、漏分割和边界模糊。针对上述问题,基于U-Net网络结构提出了一种双路径编码的遥感建筑物图像分割网络(DCU-Net)。DCU-Net在U-Net上加入一条并行编码路径,形成双路径编码结构。在编码阶段设计了密集残差编码模块(DRCM)和多尺度空洞卷积编码模块(MDCCM)以增强多尺度特征提取。在网络中加入双路融合注意力模块(DFAM),增强网络对特征的表达能力。为验证网络有效性,在WHU与Massachusetts数据集上进行实验,召回率、F1分数和交并比指标在WHU上达到91.26%、92.33%和86.15%,在Massachusetts Buildings上达到81.64%、84.33%和82.72%。结果表明,DCU-Net对于不同尺度的建筑物提取有较高的提取精度。

主 题 词：遥感影像 建筑物分割 双路径编码 注意力机制 多尺度特征 

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

核心收录：

D　O　I：10.3778/j.issn.1673-9418.2310030

馆 藏 号：203144025...