[发明专利]基于深度双边滤波的点监督遥感图像语义分割方法及系统有效
| 申请号： | 202111051427.0 | 申请日： | 2021-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN113496221B | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 方乐缘;吴林山 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/26;G06V10/40;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙市护航专利代理事务所(特殊普通合伙) 43220 | 代理人： | 莫晓齐 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度双边滤波的点监督遥感图像语义分割方法及系统，所述方法结合双边滤波算法和深度学习特征，将遥感影像进行多层次特征提取后并进行双边滤波，然后构建特征金字塔对滤波后的特征进行融合，最后输出语义分割结果。本发明提出的点监督遥感图像语义分割方法，减少了人工标注标签成本，且能准确分割出遥感图像的地物，在利用点标签进行监督的基础上，可将遥感图像中相似区域的深度特征进行平滑从而缩小特征的类内距离，有效解决了点标签在弱监督学习中所存在的监督信息稀疏的问题。此外，还能保持遥感图像中地物边缘的高频信息，锐化地物边缘信息，进而解决点标签在弱监督学习中所存在的边缘信息缺失的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 双边 滤波 监督 遥感 图像 语义 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
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