遥感图像的分割与描述概要学习教案.ppt
王子****青蛙
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本发明属于图像处理技术领域,具体为基于深度学习的遥感图像的分割方法。本发明方法包括:选取包含若干种地物类别的遥感图像,制作图像分割标签;将大图像裁剪成若干较小的遥感图像,统计每张较小图像中各种类别比例,定义选取规则,保留部分图像,并将其定义为特定类别;利用迁移学习调取大型公开数据集的训练参数,用卷积神经网络训练制作好的分类数据集,训练得到模型参数;对测试图像的所有像素点周围选取多种测试窗口,基于多尺度对像素点进行类别分类;最后去除独立的类别噪声点,将测试结果优化。本发明实用性强,可以将大规模遥感图像快速生
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基于深度学习模型的遥感图像分割方法基于深度学习模型的遥感图像分割方法摘要:遥感图像分割是一项重要的图像处理任务,旨在从遥感图像中提取出感兴趣的地物目标。然而,由于遥感图像的复杂性和大尺度,传统的图像分割方法往往无法满足准确性和效率上的要求。随着深度学习技术的发展,基于深度学习模型的遥感图像分割方法逐渐受到关注。本文将介绍基于深度学习模型的遥感图像分割方法的原理和应用。1.引言遥感图像分割在农业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用前景。传统的遥感图像分割方法依赖于手工设计的特征提取器和分类器,对于复杂的