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题名基于CNN的零样本城市遥感影像场景分割算法
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作者
陈静
王晓轩
吴宇静
王蓉蓉
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机构
广州华立学院城建学院
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出处
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2023年第4期739-745,共7页
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基金
2020年度广东省普通高校特色人才创新基金资助项目(2020KTSCX194)
2020年广东省普通高校青年创新人才基金资助项目(2020KQNCX121)。
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文摘
针对观测数据的零样本遥感影像场景分割时,因不存在相应的参照物,造成分割耗时长,精确率较低等问题,提出了基于卷积神经网络的零样本城市遥感影像场景分割算法。采用主成分分析方法与K-奇异值分解方法对遥感影像去噪处理,抑制斑块效应;将去噪后影像输入Retinex增强算法中,进一步提升零样本城市遥感影像增强效果;采用均值漂移算法分割遥感影像场景获取其像素点之间关系,通过卷积神经网络完成零样本城市遥感影像场景精准分割。实验结果表明,该算法精确率高,召回率高,F-score率高,消耗时间短。
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关键词
主成分分析方法
Retinex增强算法
遥感影像场景
均值漂移分割计算
k-奇异值分解方法
卷积神经网络
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Keywords
principal component analysis(PCA)method
Retinex enhancement algorithm
remote sensing image scene
mean shift segmentation calculation
k-singular value decomposition method(k-SVD)
convolutional neural network
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分类号
TP75
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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