摘要
本发明提供了一种融合语义与边缘特征的遥感影像建筑物提取方法,涉及遥感影像处理技术领域。本发明基于语义分割网络HRNet,设计PSABlock重新构建其主干网络,并将其作为图像语义信息提取分支,将输入特征分解为空间分量和通道分量,分别捕捉空间关系和通道依赖性,实现全局与局部特征的有效融合。本发明设计了融合多层边缘特征的模块作为边缘特征提取分支,通过生成边缘预测结果并加权融合,得到建筑物的边缘特征图,通过显式的边缘损失优化边缘提取效果。此外,本发明提出“主体‑边缘‑融合”联合损失函数。相比于单特征提取的语义分割模型,本发明方法在测试数据集上提取出的建筑物精度更高,边缘更加完整,满足实际应用的需求。
技术关键词
融合语义
语义特征提取
建筑物
联合损失函数
高分遥感影像
语义分割网络
语义分割模型
语义信息提取
输出特征
注意力机制
边缘检测
双分支结构
全局平均池化
通道
标签文件
系统为您推荐了相关专利信息
指纹特征
真实图像数据
编码器架构
溯源方法
联合损失函数
抗噪声
注意力
语义特征提取
空间特征提取
点云数据预处理
融合特征
故障录波
多模态信息
天气
输电线路故障