一种基于扩散预训练的遥感图像道路分割方法

本发明提出了一种基于扩散预训练的遥感图像道路分割方法，基于UNet网络构建分割骨干模型，编码部分包括一个ConvBlock和4个编码块，解码部分包括4个解码块和预测头，遥感图像经过ConvBlock、4个编码块、4个解码块和一个预测头后，输出道路分割图片；基于去噪扩散概率模型，对预训练数据集中的遥感图像添加噪声，得到带噪声的遥感图像，输入分割骨干模型，由第四个解码块输出重建图像，以重建图像和原始遥感图像值最小为目标，完成分割骨干模型预训练过程；加载预训练得到的分割骨干模型权重，基于微调数据集完成分割骨干模型微调，用于实际遥感图像道路分割任务。本发明在标签较少的情况下可以保证分割精度，能够有效处理复杂背景和噪声干扰。