摘要
本发明公开了基于局部一致性和伪标签过滤的遥感图像分割方法,包括以下步骤:获取光学遥感数据集;构建遥感图像分割模型,所述遥感图像分割模型包括局部一致性损失计算模块和伪标签过滤模块;将光学遥感数据集输入遥感图像分割模型得到遥感图像分割结果图。提出了局部一致性损失和伪标签过滤策略,有效学习了局部一致性特征,去除了伪标签的噪声,得到了很好遥感图像分割效果,利用更多无标签遥感图像来提高遥感图像分割精度,可以对卫星获取的遥感图像进行分割,得到具有具体地物类别标签的分割图,解决遥感图像中物体密集、背景差异大、尺寸变化范围大、颜色和纹理差异大,较难得到局部一致性特征,并且伪标签中不可避免地存在大量噪声的问题。
技术关键词
遥感图像分割方法
图像分割模型
光学遥感数据
过滤模块
无标签数据
Canny算子
粗略
训练集
生成遥感图像
图像分割精度
像素
网络
图像分割系统
地物类别
可读存储介质
图片
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