[發明專利]一種協同圖像超分辨率重建的遙感圖像語義分割方法

在審

• 申請號: 202110658772.4
• 申請日: 2021-06-15
• 公開（公告）號: CN113436198A
• 公開（公告）日: 2021-09-24
• 發明（設計）人: 張倩;黃志鋒;楊光;張桂戌
• 申請（專利權）人: 華東師范大學
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10;G06T3/40
• 代理公司: 上海藍迪專利商標事務所(普通合伙) 31215
• 代理人: 徐筱梅;張翔

1.一種協同圖像超分辨率重建的遙感圖像語義分割方法，其特征在于遙感圖像語義分割具體包括下述步驟：

步驟S1：訓練數據集的預處理

選擇現有遙感影像數據集，對數據集中的訓練集，通過隨機的水平翻轉、垂直翻轉、縮放和裁切，對訓練集中的樣本進行數據增強；

步驟S2：神經網絡模型的構建

基于Pytorch機器學習庫，構建協同圖像超分辨率重建的遙感圖像語義分割神經網絡模型；

步驟S3：網絡模型的訓練

將增強后的訓練集中的數據樣本送入神經網絡模型訓練，訓練過程中保存在驗證數據集中表現最好的網絡模型；

步驟S4：遙感圖像的語義分割

利用步驟S3保存的最佳網絡模型進行遙感圖像語義分割并輸出結果。

2.根據權利要求1所述協同圖像超分辨率重建的遙感圖像語義分割方法，其特征在于所述步驟S2中構建的神經網絡模型由編碼器、解碼器、語義分割分支、超分辨率分支和結構相似性模塊組成。

3.根據權利要求2所述協同圖像超分辨率重建的遙感圖像語義分割方法，其特征在于在原有語義分割分支的基礎上引入超分辨率分支，且原有語義分割分支與新引入的超分辨率分支共享編碼器和解碼器。

4.根據權利要求2所述協同圖像超分辨率重建的遙感圖像語義分割方法，其特征在于所述結構相似性模塊以語義分割分支組最后一層的輸入，以及超分辨率重建分支最后一層的輸入作為結構相似性模塊的輸入，利用語義分割分支和超分辨率分支中間特征圖的結構相似性，在訓練過程中引導語義分割分支學習圖像細節信息，同時也引導超分辨率分支學習圖像高級語義信息，所述結構相似性模塊僅在網絡訓練階段使用。