

基于视差信息的遥感图像语义分割方法.pdf
韶敏****ab
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基于视差信息的遥感图像语义分割方法.pdf
本发明提出一种基于视差信息的遥感图像语义分割方法,用于解决现有技术中存在的分割精度较低的技术问题,实现步骤为:获取训练样本集和测试样本集;对训练样本集进行预处理;对视差网络进行训练;对测试样本集进行视差检测;获取测试样本集的视差信息;对语义分割网络进行训练;对测试样本集进行语义检测;对初步语义分割结果进行修正;获取最终的语义分割结果。本发明对遥感图像的视差结果进行左右一致性检测LRC,再利用检测得到的视差信息对语义分割结果进行修正,并提出了一个全新的语义切块融合检测方法,显著提高了语义分割的精度。可用于地
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基于卷积神经网络的遥感图像语义分割方法研究摘要随着遥感技术的迅猛发展,遥感图像的语义分割成为了研究的热点。本文提出了一种基于卷积神经网络的遥感图像语义分割方法,该方法结合了深度学习和遥感领域的特点,具有较好的性能。首先,介绍了语义分割的背景和意义。然后,详细介绍了卷积神经网络的原理和主要模型。接着,提出了基于卷积神经网络的遥感图像语义分割方法,包括网络的设计和训练过程。最后,通过实验验证了该方法的有效性和性能。关键词:遥感图像;语义分割;卷积神经网络;深度学习1.引言随着遥感技术的快速发展,遥感图像在农业