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题名基于多模态遥感影像的边缘感知引导显著性检测
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作者
连远锋
石旭
江澄
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机构
中国石油大学(北京)信息科学与工程学院
中国石油大学(北京)石油数据挖掘北京市重点实验室
北京空间机电研究所
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出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2023年第3期360-370,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61972353)
中国石油天然气集团有限公司-中国石油大学(北京)战略合作科技专项资助项目(2006A10401006)。
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文摘
针对多模态遥感影像显著性检测鲁棒性差和检测精确度不佳等问题,提出一种基于多模态边缘感知引导的显著性检测方法,该方法主要由多模态遥感影像显著检测主干网络、跨模态特征共享模块和边缘感知引导网络构成。通过在特征提取主干网络中加入跨模态特征共享模块,使得不同模态间特征通过共享交互实现协同增强,并且抑制具有缺陷的特征信息。基于边缘感知引导网络,通过边缘图监督模块来检测边缘特征的有效性,从而生成准确边界。在3种显著目标检测遥感图像数据集上进行实验,平均的F_(β)、平均绝对误差(MAE)、S_(m)分数分别为0.9176,0.0095和0.9199。实验结果表明,提出的多模态边缘感知引导网络(MEGNet)适用于在多模态场景中进行显著性检测。
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关键词
多模态遥感图像
显著性检测
边缘感知引导网络
双线性特征融合
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Keywords
multi-modal remote sensing images
saliency detection
Edge Aware Guidance Network
bilinear fusion
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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