融合阈值分割和注意力网络的建筑阴影检测

摘要：

针对高分辨率高层建筑物遥感影像噪声干扰大、阴影检测困难的问题,本文提出了一种改进阈值分割和注意力残差网络结合的高层建筑物遥感影像阴影检测方法.首先,利用改进最大类间和最小类内阈值分割算法建立阈值分割模型,并基于轮廓间的连通域特性和端点位置约束关系利用欧几里得度量算法对断裂轮廓进行修补得到阴影轮廓;然后,利用生成对抗网络模型对误判数据集进行扩充;最后,对残差网络进行改进,在特征图中加入注意力机制进行全局特征融合.在不同场景下,分别与辐射模型、直方图阈值分割、彩色模型阴影检测方法,支持向量机、视觉几何群网络、Inception和残差网络分类网络进行了对比实验,本文方法综合误判率和漏检率分别为2.1％、1.5％.结果表明,本文提出的高层建筑遥感阴影检测算法能较好地完成阴影区域的分割和检测,有利于节约人力物力资源、协助工作人员进行遥感信息的解译、遥感档案建立等工作,具有实用价值.

关键词：遥感图像、阴影检测、阈值分割、注意力机制、神经网络、目标检测、深度学习

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41;TP183;TP751

在线出版日期：2022-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：184-191