[發明專利]基于金字塔注意力網絡的PolSAR圖像山脊線提取方法

有效

• 申請號: 202110547251.1
• 申請日: 2021-05-19
• 公開（公告）號: CN113191374B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 翟瑋;張皓然;王菁晗;朱貴鈺;韓昕;鄧津
• 申請（專利權）人: 甘肅省地震局（中國地震局蘭州地震研究所）
• 主分類號: G06V10/44
• 分類號: G06V10/44;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 青島致嘉知識產權代理事務所(普通合伙) 37236
• 代理人: 王巧麗

1.基于金字塔注意力網絡的PolSAR圖像山脊線提取方法，其特征在于，包括如下步驟：

S101，對PolSAR圖像進行預處理和極化分解，得到Yamaguchi分解的體散射分量特征和Lambda特征，將所述體散射分量特征與Lambda特征相結合，獲得極化組合特征，以便于后續對建筑物和山脊進行標注，從而獲得訓練樣本和測試樣本；

S102，對極化組合特征圖進行建筑物和山脊的標注，得到標注圖像，對標注圖像進行分割，獲得訓練集和測試集；

S103，將所述訓練集輸入金字塔注意力網絡PAN模型，首先經7×7的卷積運算，由編碼器進行訓練處理，提取輸入圖像特征；然后將輸入圖像特征輸入到特征金字塔注意力FPA模塊中，提取出不同尺度像素級特征信息；最后利用全局注意力上采樣GAU模塊，通過全局池化操作，分層逐步進行圖像的解碼，將底層和高層特征信息準確地結合在一起，完成對山脊線的提取。

2.如權利要求1所述的基于金字塔注意力網絡的PolSAR圖像山脊線提取方法，其特征在于，所述建筑物和山脊標記時，采用的標注工具為LabelMe。

3.如權利要求1所述的基于金字塔注意力網絡的PolSAR圖像山脊線提取方法，其特征在于，所述標注圖像分割方法為：設步長為1，將標注圖像分割成1406個大小為256×256的樣本，所述1406個樣本下標依次從0遞增到1405，之后輸出了兩個集合，其中一個集合為訓練集，訓練集是由總樣本中隨機篩選出的983個樣本組成，剩下的樣本則自動歸到另一個集合中，即測試集，共423個。

4.如權利要求1所述的基于金字塔注意力網絡的PolSAR圖像山脊線提取方法，其特征在于，所述編碼器采用ResNet-101網絡模型。

5.如權利要求1所述的基于金字塔注意力網絡的PolSAR圖像山脊線提取方法，其特征在于，所述FPA模塊采用u型網絡結構。

6.如權利要求5所述的基于金字塔注意力網絡的PolSAR圖像山脊線提取方法，其特征在于，所述不同尺度像素級特征信息的提取方法為：將特征金字塔注意力模塊FPA輸出的映射特征與進行1×1卷積操作后獲得的特征信息相乘，得到的結果再與GAU模塊的輸入特征聯合。

7.如權利要求6所述的基于金字塔注意力網絡的PolSAR圖像山脊線提取方法，其特征在于，所述GAU模塊的全局池化操作過程為：首先對低層特征進行3×3的卷積運算，對高層特征進行全局池化和1×1的卷積運算，然后將兩個卷積運算得到的特征相乘，再與高層特征進行連接，以指導低層特征的分類。