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1.
影像匹配在多种计算机视觉任务中起着重要的作用。提出一种用于影像匹配的多尺度视觉相似度比较网络。该网络基于孪生网络结构进行构建,将普通卷积与空洞卷积进行融合,使得卷积神经网络在多个尺度上提取到的视觉特征实现互补。首先,网络的输入由两幅待匹配的影像组成,使用权值共享的两个网络分支分别提取两幅影像的深度特征;其次,在网络中与每个普通卷积模块平行设置一个或多个空洞卷积模块,得到的特征经过融合后输入下一个网络层进行特征提取;最后,根据网络输出特征间的欧氏距离对影像的相似度进行比较,从而完成影像匹配关系的判别。实验结果表明,本文提出的方法在测试数据集上的性能优于对比方法,能够有效地完成影像匹配任务。 相似文献
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如何有效地提取和融合不同模态的特征是高光谱图像和激光雷达数据联合分类的关键。近年来,得益于深度学习强大的特征学习能力,其在高光谱图像和激光雷达数据联合分类领域受到了越来越多的关注。然而,现有的深度学习模型大多基于监督学习的模式,分类性能依赖标注样本的数量和质量。为此,本文提出了一种基于模态间匹配学习的联合分类方法,充分利用未标注样本的信息,减少对标注信息的依赖性。具体而言,本文首先通过高光谱图像和激光雷达数据之间的匹配关系和KMeans聚类算法,构造模态匹配标签。然后,利用该标签训练含有多个卷积层的匹配学习网络。该网络由两个并行分支构成,每个分支负责提取单个模态的特征。最后,以该网络为基础,构造高光谱图像和激光雷达数据联合分类模型。该模型的参数由匹配学习网络进行初始化,因而只需要少量标注样本进行微调即可达到理想的分类效果。为了验证本文方法的有效性,在Houston和MUUFL两个常用的高光谱图像和激光雷达数据联合分类数据集上进行了大量的实验。实验结果表明,与已有的分类模型相比,本文方法能够获得更高的分类性能。 相似文献
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受成像光谱仪性能与复杂地物分布的影响,高光谱图像存在大量的混合像元。传统的基于学习的混合像元分解方法通常都是浅层模型,或缺少对空间、光谱信息的综合应用。本文提出一种多维卷积网络协同的混合像元分解深层模型,采用多种维度卷积网络能更充分利用多种维度语义信息,有利于估计小样本和高维的高光谱图像混合像元丰度。对训练数据进行增广处理,构建光谱维、空间维和立方体3种卷积神经网络;设计了融合层,协同3种卷积神经网络提取特征,“端到端”的估计混合像元丰度值;模型使用了批量归一化、池化和Dropout方法避免过拟合现象。试验结果表明,多维卷积网络协同方法的引入能更有效地提取空-谱特征信息,与其他的卷积网络解混模型相比,估计的混合像元丰度精度有显著提高。 相似文献
4.
目前,图像自动配准技术已成为图像配准领域中的研究热点之一。如何提高匹配精度是图像配准的关键步骤,基于此本文提出基于深度学习的匹配方法。首先,描述了卷积神经网络模型的网络结构,通过改善经典模型的网络结构,将其应用到影像匹配任务当中;其次,利用训练好的自适应网络模型来获取控制点的特征表达;最后,将控制点的特征表达通过欧式距离算法进行相似度匹配。实验结果表明,本文方法大幅降低了图像匹配粗匹配的错误率,为后续配准建立了良好基础,且对数据源具有良好的稳健性。 相似文献
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针对传统的遥感图像融合方法通常会引起光谱失真的问题和大多数基于深度学习的融合方法忽略充分利用每个卷积层信息的不足,本文结合密集连接卷积网络和残差网络的特性,提出了一个新的融合网络。该网络通过建立多个密集卷积块来充分利用卷积层的分级特征,同时块与块之间通过过渡层加快信息流动,从而最大程度地对特征进行极致利用并提取到丰富的特征。该网络应用残差学习拟合深层特征与浅层特征之间的残差,加快网络的收敛速度。实验中利用GaoFen-1（GF-1）和WorldView-2/3（WV-2/3）的多光谱图像MS （Multispectral Image）和全色图像PAN（Panchromatic Image）（MS与PAN的空间分辨率之比为4）评估本文提出方法的有效性。从视觉效果和定量评估结果两个方面来看,本文方法得到的融合结果要优于所对比的传统方法和深度学习方法,并且该网络具有鲁棒性,能够泛化到不需要预训练的其他卫星图像。本文方法通过特征的重复利用实现了光谱信息的高保真并提高了空间细节分辨能力,有利于遥感图像的应用研究。 相似文献
6.
针对传统高分辨率遥感影像场景变化检测流程复杂且严重依赖分类结果的问题,本文提出了一种顾及场景全局与局部相似性的变化检测方法。首先,将同一区域两个时相的遥感影像裁切成固定尺寸的图像块,构造场景对图像库,并划分为训练集和测试集;其次,构建融合场景全局与局部相似性的双分支卷积神经网络,实现场景相似度学习;然后,利用训练的相似度学习网络提取训练集场景相似度,并通过阈值遍历的方法得到最佳的相似度阈值;最后,基于相似度阈值将测试集场景对划分为变化场景和未变化场景,得到最终的变化检测结果。试验结果表明,本文方法的总体精度为0.94,Kappa系数为0.88,优于传统的分类后变化检测方法,是一种简单有效的场景变化检测方法。 相似文献
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《测绘科学》2020,(4)
针对经典全卷积神经网络在池化和上采样过程中造成图像分辨率不断下降以及对各个像素进行分类时忽略了像素之间的关系,导致提取道路比较模糊和平滑的问题。该文提出一种基于U型卷积网络的ZY-3道路提取方法。首先,参考医学图像分割领域表现突出的U-Net模型,采用对称式网络结构将低级细节信息与高级语义信息相结合,提高道路的初提取精度;其次考虑到卷积神经网络对百万量级的参数优化程度相对不足,采用集成学习的方法,通过变更权重获得若干个模型进行融合,进一步提升了道路提取的精度;最后,通过使用形态学开运算完成孔洞的去除等工作。实验结果表明,该文方法的提取结果在不同实验区域中平均准确度达到了95%以上,显著优于基于经典全卷积网络模型、基于纹理与形状特征提取道路的方法。 相似文献
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取 总被引：2，自引：2，他引：0
建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器，导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景，实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成，编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩，完成特征提取；解码子网络从特征中提升空间分辨率，完成像素级的建筑物提取。此外，本文使用视野增强FoVE(Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响，并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明，编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取，FoVE能有效提高建筑物提取准确率；通过改变预测时切片大小和重叠度，分析其对建筑物提取结果的影响，揭示了FoVE的饱和性。 相似文献
9.
针对高光谱遥感影像分类中空间特征和光谱特征利用率低问题，该文综合三维卷积神经网络、谷歌神经网络和残差神经网络的优势，提出融合改进Inception模块的残差三维卷积神经网络高光谱遥感影像分类方法。改进后的Inception模块包括4条不同的卷积层分支，用以提取蕴涵在高光谱遥感影像中多尺度的特征；利用了3D卷积核代替2D卷积核能直接同时提取高光谱遥感影像中更丰富的空-谱特征；通过残差结构连接分支提取特征缓解了梯度消失的问题，提取更深层次的特征。实验表明，该文算法不仅提高了条状和线状地物区域的边缘分类准确率，对小目标的分类能力也得到了增强。 相似文献
10.
卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Networks）具有强大的特征提取能力，应用于高光谱图像特征提取取得了良好的效果，双通道CNN模型能够分别提取高光谱图像的光谱特征和空间特征，并实现了特征的决策级融合。局部二值模式LBP（Local Binary Patterns）是一种简单但有效的空间特征描述算子，能够减轻CNN特征提取的压力并提高分类精度。为了充分利用CNN的特征提取能力及LBP特征的判别能力，提出一种双通道CNN和LBP相结合的高光谱图像分类方法，首先，采用1维CNN（1D-CNN）模型处理原始高光谱数据提取深层光谱特征，同时采用另一个1D-CNN模型处理LBP特征数据进一步提取深层空间特征，然后，将两个CNN模型的全连接层进行连接，实现深层光谱特征和空间特征的融合，并将融合特征输入到分类层中完成分类。实验结果表明，该方法在Indian Pines数据、Pavia University数据及Salinas数据上能够分别取得98.54%、99.73%、99.56%的分类精度，甚至在有限数量的训练样本条件下也能取得较好的分类效果。 相似文献
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联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类 总被引：1，自引：0，他引：1
针对人工设计的中、低层特征难以实现复杂场景影像的高精度分类以及卷积神经网络依赖大量训练数据等问题，结合迁移学习与集成学习，提出了一种联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类算法。首先基于迁移学习的思想，利用在自然影像数据集上训练好的多个深层卷积神经网络模型作为特征提取器，提取图像多个高度抽象的语义特征；然后构建由Logistic回归和支持向量机组成的Stacking集成模型，对同一图像的多个特征分别训练Logistic模型，将预测概率结果融合构建概率特征；最后利用支持向量机对概率特征训练和预测，得到场景影像的分类结果。利用UCMerced_LandUse和NWPU-RESISC 45两种不同规模的遥感影像数据集进行试验，即使在只有10%的数据作为训练样本情况下，本文方法能够分别达到90.74%和87.21%的分类精度。 相似文献
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针对卷积神经网络特征维度高且单层特征不能准确表达复杂高分辨率遥感影像语义信息的问题,本文提出了一种提取低维卷积神经网络（LDCNN）深层次特征进行多核SVM分类的场景分类方法。首先将预训练的卷积神经网络改造成低维网络结构,其次提取低维网络的不同深层特征并进行不同核函数的SVM分类,找到对应的最优核函数;然后将多种最优核函数加权融合成为一个新的合成核;最后进行多核SVM分类。试验表明,本文方法不仅特征维度低,且通过多核SVM能够充分结合各层特征的优点,在两个标准数据集上均取得了99%以上的分类精度。此外,该试验还证明了本文方法具有较强的迁移学习能力。 相似文献
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相对于同源影像立体匹配,基于无人机倾斜摄影与近景摄影获取的异源影像在空间特征、视场角及分辨率等方面均存在较大的差异,给影像匹配带来困难。本文利用基于单应性变换的卷积神经网络提取特征点,在匹配阶段采用交叉注意力机制的图神经网络进行特征点匹配。该方法较好地克服了异源影像间因存在较大视差和扭曲变换而导致的匹配效果较差的问题,并以河北省廊坊市大城县的马家祠堂为试验数据,对比传统SURF （加速稳定性征）算法与深度学习算法的匹配效果。结果表明,基于深度学习算法对存在大视角差异的异源影像的匹配率更高。 相似文献
14.
联合显著性和多层卷积神经网络的高分影像场景分类 总被引：3，自引：2，他引：1
高分辨率遥感影像中的场景信息,对于影像解译和现实世界的理解具有重要意义。传统的场景分类方法多利用中、低层人工特征,但是高分辨率遥感影像的信息丰富,场景构成复杂,需要高层次的特征来表达。本文提出了一种联合显著性和多层卷积神经网络的方法,首先利用显著性采样获取包含影像主要信息的有意义的块,将这些块作为样本集输入卷积神经网络中进行训练,获得不同层次的特征表达,最后联合多层特征利用支持向量机进行分类。两组高分影像场景数据UC Merced 21类和Wuhan 7类试验表明,显著性采样能够有效地获取主要目标,减弱其他无关目标的影响,降低数据冗余;卷积神经网络能够自动学习高层次的特征,相比已有方法,本文方法能够有效提高分类精度。 相似文献
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海底底质分类对于海洋资源开发与利用、海洋科学研究等多方面具有重要意义。目前,多波束探测是实现大范围海底底质分类的有效手段之一,通常基于多波束反向散射强度提取角度响应(AR)特征及反向散射图像特征进行底质分类。由于特征来源较单一,分类器结构简单,往往分类精度不高。为此,本文提出了一种基于深层卷积神经网络(CNN)的多波束海底底质分类方法。除反向散射强度特征外,还利用地形特征,将特征向量转换为波形图,再输入卷积神经网络进行训练和分类。试验对比不同特征组合以及BP网络、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、随机森林(RF)4种常规分类器,本文模型算法总体分类精度达到94.86%,Kappa系数为0.93,精度具有明显优势,效率也比较高。表明该方法有效利用两种数据类型所蕴含的海底底质信息,充分发挥卷积神经网络权值共享、高效率等特点,实现高分辨率海底底质分类,可对海底底质分类研究提供参考。 相似文献
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针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。 相似文献
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卷积神经网络等深度学习模型已经在高光谱影像分类任务中取得了理想的结果.然而,由于传统神经元只能进行标量计算,现有的深度学习模型无法对高光谱影像特征的实例化参数进行建模,因此无法在邻域范围受限的条件下获得令人满意的分类效果.通过引入胶囊网络结构设计了一种新型网络模型,该模型利用胶囊神经元进行向量计算,并利用权重矩阵编码特... 相似文献