衛(wèi)星圖像語(yǔ)義分割在地理信息勘探、區(qū)域建筑規(guī)劃中有著重要作用。當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割算法在街景和室內(nèi)等場(chǎng)景下表現(xiàn)出色,但是由于衛(wèi)星圖像中存在的陰影遮擋、樹木覆蓋等干擾情況,使得這類算法產(chǎn)生的分割結(jié)果存在邊緣不平滑、分割結(jié)果不準(zhǔn)確等問題。本文分別針對(duì)建筑物和道路兩種分割場(chǎng)景中出現(xiàn)的上述問題,進(jìn)行了如下的研究工作。對(duì)于建筑物分割任務(wù),由于衛(wèi)星圖像中的建筑物受陰影、樹木等因素的影響,已有的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)義分割算法在分割時(shí)會(huì)產(chǎn)生分割結(jié)果不平滑和大面積建筑物分割不完整等問題。對(duì)于建筑物分割邊緣不平滑問題,本文提出了基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的建筑物語(yǔ)義分割算法。鑒別網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練可以使分割模型生成更加平滑、準(zhǔn)確的邊緣細(xì)節(jié)。針對(duì)大面積建筑物分割不完整問題,利用擴(kuò)張卷積提供更大的感受野來優(yōu)化大面積建筑內(nèi)部區(qū)域特征信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證,本文設(shè)計(jì)的建筑物語(yǔ)義分割算法有效地解決了大建筑分割不準(zhǔn)確和建筑物邊緣分割不平滑問題。對(duì)于道路分割任務(wù),由于衛(wèi)星圖像中的道路受樹木遮擋、道路特征不明顯等因素影響,已有的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)義分割算法會(huì)產(chǎn)生分割道路不連續(xù)的問題。不同于建筑物分割,衛(wèi)星圖像中局部空間內(nèi)道路面積較少,無法利用擴(kuò)張...

【文章頁(yè)數(shù)】：55 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 建筑物語(yǔ)義分割
        1.2.2 道路語(yǔ)義分割
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)技術(shù)
    2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.2 語(yǔ)義分割
        2.2.1 全卷積語(yǔ)義分割
        2.2.2 U-Net語(yǔ)義分割模型
    2.3 擴(kuò)張卷積
    2.4 生成式網(wǎng)絡(luò)
        2.4.1 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
        2.4.2 變分自編碼器
第3章 基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的建筑物語(yǔ)義分割
    3.1 問題定義
    3.2 U-Net_GAN網(wǎng)絡(luò)模型
        3.2.1 基于Res Net的 U-Net結(jié)構(gòu)
        3.2.2 擴(kuò)張卷積特征增強(qiáng)
        3.2.3 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
        3.2.4 損失函數(shù)
    3.3 實(shí)驗(yàn)
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)過程與結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于變分自編碼器的道路語(yǔ)義分割
    4.1 問題定義
    4.2 U-Net_VAE網(wǎng)絡(luò)模型
        4.2.1 變分自編碼器圖像補(bǔ)全
        4.2.2 變分自編碼器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.2.3 損失函數(shù)
    4.3 實(shí)驗(yàn)
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        4.3.2 實(shí)驗(yàn)過程與結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3837932