基于U-Net和胶囊网络的合成孔径雷达图像语义分割

摘要：

图像语义分割作为一种像素级分类技术,已应用于合成孔径雷达(SAR)图像的解译领域中.U-Net是一种端到端的图像语义分割网络,具有典型的编码-解码结构.其中,编码部分主要由卷积层和池化层组成,可以有效提取图像中的目标特征,但难以获取目标的位置和方向等信息.胶囊网络是一种能够获取目标姿态(位置、大小、方向)等信息的神经网络,因此,提出了一种基于U-Net和胶囊网络的SAR图像语义分割方法.此外,考虑到SAR图像数据集较小的特点,将U-Net的编码部分设计成视觉几何组(VGG16)结构,将预训练的VGG16模型直接迁移至编码部分.为了验证本方法的有效性,在两个极化SAR图像数据集上开展了建筑物目标的分割实验.结果 表明,相比U-Net,本方法的精确率、召回率、F1分数和交并比更高,且能减少网络模型的训练时间.

关键词：图像处理、合成孔径雷达、图像语义分割、U-Net、胶囊网络、迁移学习

所属期刊栏目：58

分类号：TP753(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;江西省教育厅科技项目

在线出版日期：2021-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：148-157