基于生成对抗网络的遥感图像居民区分割

摘要：

针对传统遥感图像居民区分割存在的孔洞和边缘不准确的问题,在研究传统滤波方法和全卷积网络方法的基础上,提出了一种新的生成式对抗网络(GA N)分割方法.构造全卷积网络作为生成网络(G),用于学习遥感图像居民区分布规律,生成居民区分割结果图(fake);设计一个卷积神经网络分类器,作为判别网络(D),用于区分生成网络分割结果图(fake)和人工标注结果图(label).G试图欺骗D网络,D尽可能区分fake图,传播误差训练G网络,通过这种对抗式训练,使得G生成的fake图与label图尽可能相似,从而获得更好的分割结果.实验结果表明:基于GAN网络方法进行遥感图像居民区分割与Gabor滤波方法和FCN方法相比具有更好的鲁棒性.

关键词：生成对抗网络、语义分割、遥感图像、深度学习、全卷积网络、居民区

所属期刊栏目：39

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：河北省高等学校自然科学研究重点项目;国家自然科学基金青年科学基金资助项目

在线出版日期：2020-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：113-116