公开(公告)号：CN117078938A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311109465.6

申请日：2023-08-30

Applicant: 西南林业大学

Inventor： 王雷光 ,  王军 ,  郑晨 ,  代沁伶 ,  付浩宇 ,  赵毅力 ,  徐伟恒

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/10 ,  G06V20/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/84

Abstract: 本申请公开了一种基于马尔可夫随机场的遥感图像语义分割方法，包括以下步骤：步骤S1：利用MS算法生成图像Y的过度分割区域集R＝{R1,R2,…,Rn}，基于R建立区域邻接图；步骤S2：由SVM分类器得到k类的高语义初始分类结果和类条件概率，由经典的像素级MRF方法得到k1类的低语义初始分类结果；步骤S3：根据SVM分类结果和经典MRF方法的分类结果初始化MRF‑MSSP的标签Xl和#imgabs0#并计算标签#imgabs1#的类条件概率；步骤S4：设置步长t＝0，基于#imgabs2#和#imgabs3#更新#imgabs4#基于#imgabs5#和#imgabs6#更新#imgabs7#步骤S5：判断：如果X(t+1)≠X(t)或者X1(t+1)≠X1(t)，返回步骤S4，设置步长t＝t+1继续迭代，直到X(t+1)＝X(t)和X1(t+1)＝X1(t)时，输出分割结果。该方法可以自动地提取遥感图像的分层语义信息来指导语义分割，并且通过光谱抑制性函数极大地保留图像边界信息。

公开(公告)号：CN119540556A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411680712.2

申请日：2024-11-22

Applicant: 西南林业大学

Inventor： 王雷光 ,  杨瑞琦 ,  付浩宇 ,  代沁伶 ,  杨佩柔 ,  陈南 ,  陶世琳 ,  赵毅力 ,  徐伟恒

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06T3/4038 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种动态蛛网和损失函数协作的深度分层多语义数据处理方法，能够有效地恢复图像的空间分辨率和细节信息，提高分割结果的精度和鲁棒性。该方法包括：通过多尺度残差块捕捉不同尺度的特征信息，并采用蛛网结构表示语义类别之间潜在的层次依赖关系，通过矩阵形式化关联权重；通过边缘增强模块对细节部分的边缘信息进行提起并强化，提升对目标边界的识别能力；通过ASPP模块中不同大小的空洞卷积核，捕捉不同尺度的全局上下文信息，提升模型的全局特征能力；采用多尺度残差块对特征图进行逐层恢复空间分辨率提取特征信息，并通过注意力门与来自编码器的边缘特征拼接；使用定义动态调整后的优化损失函数协同调节蛛网损失。