發(fā)布時(shí)間：2022-12-04 06:55

　　隨著航空航天技術(shù)的快速發(fā)展,各種各樣的衛(wèi)星遙感影像層出不窮,高分辨率遙感影像已經(jīng)成為人類快速實(shí)現(xiàn)全球或大區(qū)域?qū)Φ赜^測(cè)的重要數(shù)據(jù)來(lái)源。然而,遙感圖像的獲取受雜波干擾較大且圖像中目標(biāo)輪廓模糊,同時(shí)伴隨著遙感圖像數(shù)據(jù)量的指數(shù)級(jí)增加,對(duì)遙感圖像的處理技術(shù)提出了更高的要求與挑戰(zhàn)。近年來(lái),深度學(xué)習(xí)以其優(yōu)異的算法性能被廣泛應(yīng)用于圖像理解以及視覺分析等領(lǐng)域,它突破了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺算法結(jié)構(gòu)的約束,為遙感圖像的處理提供了新的方法。本文主要針對(duì)遙感圖像的語(yǔ)義分割和SAR圖像的變化檢測(cè)問(wèn)題進(jìn)行研究和分析,使用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)像素級(jí)別端到端的分類,本文的重點(diǎn)包括以下工作:（1）本文針對(duì)高分辨率航拍圖像的語(yǔ)義分割問(wèn)題,建立了簡(jiǎn)化的SegNet網(wǎng)絡(luò)（R-SegNet）,通過(guò)編碼-解碼網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)像素級(jí)的分類,編碼網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征,解碼網(wǎng)絡(luò)將特征圖映射到原圖大小,利用R-SegNet網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)航拍圖像的語(yǔ)義分割。為了進(jìn)一步提高分割效果,采用以下三種策略進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究:a)將R-SegNet編碼網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)卷積塊的特征信息與解碼網(wǎng)絡(luò)中對(duì)應(yīng)卷積塊的特征信息進(jìn)行融合;b)考慮到高分辨率航拍圖像中地物信息的復(fù)雜多樣性,以及對(duì)小目標(biāo)物... 

【文章頁(yè)數(shù)】：87 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 遙感圖像語(yǔ)義分割國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 SAR圖像變化檢測(cè)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新
    1.4 本文結(jié)構(gòu)安排
第二章 遙感圖像處理與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.1 圖像語(yǔ)義分割
        2.1.1 概述
        2.1.2 圖像分割常用方法
        2.1.3 圖像語(yǔ)義分割的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    2.2 SAR圖像變化檢測(cè)
        2.2.1 概述
        2.2.2 SAR圖像變化檢測(cè)的流程
        2.2.3 變化檢測(cè)結(jié)果評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    2.3 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.1 概述
        2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        2.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)
        2.3.4 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像語(yǔ)義分割
    3.1 引言
    3.2 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像語(yǔ)義分割算法介紹
        3.2.1 全卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.2.2 基于特征融合的全卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.2.3 基于R-SegUnet網(wǎng)絡(luò)的多分類轉(zhuǎn)二分類
        3.2.4 基于多分類器的集成學(xué)習(xí)
    3.3 過(guò)擬合與遷移學(xué)習(xí)
        3.3.1 防止過(guò)擬合
        3.3.2 遷移學(xué)習(xí)
    3.4 實(shí)驗(yàn)與分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        3.4.2 網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)設(shè)置
        3.4.3 基于R-SegNet網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.4.4 基于特征融合的R-SegNet網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.4.5 基于R-SegUnet網(wǎng)絡(luò)的多分類轉(zhuǎn)二分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.4.6 基于多分類器的集成學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像變化檢測(cè)
    4.1 引言
    4.2 算法介紹
        4.2.1 FCM
        4.2.2 FLICM
        4.2.3 稀疏自編碼器(SAE)
    4.3 基于SAE和全卷積網(wǎng)絡(luò)的SAR變化檢測(cè)
        4.3.1 基于FCM和FLICM的特征聚類
        4.3.2 基于SAE的特征學(xué)習(xí)
        4.3.3 基于SegUnet網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像變化檢測(cè)
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)和展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于閾值的圖像分割研究[D]. 付云鳳.重慶大學(xué) 2013
[3]基于特征級(jí)融合的目標(biāo)識(shí)別方法研究[D]. 王東明.沈陽(yáng)理工大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3707801