典型文献
融合邻域色差的PSPNet对遥感影像的分割
文献摘要：
传统的遥感影像语义分割利用影像的光谱特性,将具有相似值的像素进行归类,但无法区分具有不同光谱的同一类对象.针对这一问题,提出将邻域的色差信息和原始图像一起输入PSPNet网络中的方法.先将RGB变换到LAB空间,然后采用CIELAB公式计算出每一个像素与周围8个邻域像素的色差值,取平均值作为该像素的邻域色差值.在WHU building dataset和Massachusetts building dataset上使用PSPNet进行对比试验.结果显示,在两个数据集中平均交并比MIoU、准确度ACC和F1-score都有不同程度的提高.因此,融合邻域色差的方法能有效提高PSPNet分割精度.
文献关键词：
遥感影像;语义分割;深度学习;领域色差;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
袁伟;许文波;周甜
作者机构：
成都大学 建筑与土木工程学院,成都 610106;电子科技大学 资源与环境学院,成都 610097
文献出处：
引用格式：
[1]袁伟;许文波;周甜-.融合邻域色差的PSPNet对遥感影像的分割)[J].中国空间科学技术,2022(01):125-130
A类：
领域色差
B类：
PSPNet,遥感影像,语义分割,光谱特性,原始图像,RGB,换到,CIELAB,公式计算,邻域像素,色差值,取平,WHU,building,dataset,Massachusetts,中平,平均交并比,MIoU,ACC,score
AB值：
0.332664
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