一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法

为提高多时相遥感影像的海岛变化检测精度,文中采用编解码结构模型将变化检测中变和不变的二分类问题视为语义分割任务,提出一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法(RMFNet)。首先,在编码器层构建4组优化的残差卷积块(RC)用于提取特征信息,每组残差卷积块通过三重跳跃连接方式提高网络的泛化能力;其次,构建基于空洞空间金字塔池化的多尺度特征融合块(MFF),融合语义信息、全局上下文信息以充分学习海岛变化与未变化的特征;然后,使用损失函数指导残差卷积块和多尺度特征融合块的训练;最后,以中国香港岛为例,基于公开的变化检测OSCD数据集进行仿真实验。结果表明:提出的RMFNet方法的Kappa值比CNN、ResNet-18、PSPNet、SegNet、UNet五种方法分别提高0.2509、0.2019、0.1313、0.0786、0.0380,验证了该方法的有效性。

边缘引导和拉普拉斯金字塔分解的古文本图像修复算法

针对当前图像修复算法应用到古文本图像上时,出现纹理模糊或结构内容不完整的问题,提出边缘引导和拉普拉斯金字塔分解的古文本图像修复算法.首先利用边缘修复模块对古文本图像的边缘结构进行修复,重建缺损区域的边缘信息;然后利用预训练的文字学习模块对局部缺损区域进行内容修复,得到一幅局部内容修复图像,并进行拉普拉斯分解;最后在拉普拉斯金字塔修复模块中,根据图像的低层和高层特征,利用内容修复模块对图像进行递进修复,内容修复模块中引入双交叉编码器和多尺度融合块,有助于获取更加有效的特征信息,生成纹理结构完整的图像修复结果.在古文本图像数据集的测试集上进行实验的结果表明,各项图像质量评估指标中,峰值信噪比为34.322 dB,结构相似性为0.970,均方根误差为5.203,验证了所提算法的有效性和可行性.