计算机工程

作者：赵婉秋, 张俊虎, 李海涛

单位：青岛科技大学信息科学技术学院, 山东 青岛 266000

关键词：遥感图像,特征融合,建筑物分割,双通道掩码,注意力

基金：山东省重点研发计划(科技示范工程)课题(2021SFGC0701); 青岛市海洋科技创新专项(22-3-3-hygg-3-hy)

遥感建筑物分割是对遥感图像中的建筑物进行像素级别的分割, 从遥感图像中准确提取出建筑物区域, 包括建筑物轮廓和内部细节信息。由于遥感图像的特殊性, 在对建筑物分割时, 阴影与建筑物颜色相似易造成欠分割, 树木遮挡等因素易造成过分割。针对遥感图像中建筑物轮廓分割不完整、阴影干扰强以及分割边缘锯齿状明显等问题, 提出一种平行结构的多分支特征融合网络(MFF-Net)。该网络以ResNet-50作为主干网络, 解码器采用包含双通道掩码分支的多条平行结构, 分别恢复不同尺度的特征图。同时, 在每条分支结构中使用改进后的CBAM注意力以加强边缘重要特征, 通过双通道掩码结构调整通道交互性, 最后进行特征融合。在ISPRS Potsdam和ISPRS Vaihingen数据集上的实验结果表明, 与现有主流分割网络相比, MFF-Net的全局准确率、精确率、召回率、F1值、均交并比(mIoU)均有不同程度的提升, 在Vaihingen数据集上精确率达到96.22%, F1值达到95.55%, mIoU达到92.16%, 在Potsdam数据集上精确率达到96.95%, F1值达到96.32%, mIoU达到93.40%, 其提取的建筑物轮廓完整清晰, 抗干扰性更强。

来源：2024年第8期

《计算机工程》期刊编辑部

查看计算机工程杂志2024年第8期