基于卷积神经网络预测结果的缝隙修复算法研究

随着卷积神经网络技术的发展,近来的研究越来越注重于准确率的提升以及语义信息的完善。其中Mask R-CNN网络是对Faster R-CNN进一步改进后的实例分割网络,在高分遥感图像地物识别具有良好的分割效果。但由于卷积神经网络只能用小瓦片图像进行训练和预测,而导致预测结果存在较大的语义信息误差。面对这种问题,提出了针对卷积神经网络预测结果缺陷的缝隙修复算法,即先使用Overlapsize算法改善预测结果与真实结果的匹配程度,再通过PostGIS数据库中的相关函数填补缝隙,使小瓦片能真正拼接成完整大图。研究及实验结果表明:该算法能够很好地改善图像语义信息,具有实用性。