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公开(公告)号：CN110276270A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910462272.6
申请日：2019-05-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了遥感图像处理技术领域的一种高分辨率遥感影像建筑区提取方法，旨在解决现有技术中高分影像由于“同物异谱”和“异物同谱”现象严重，地物类型多样，场景结构复杂，导致建筑区自动提取效果不理想的技术问题。所述方法包括如下步骤：根据高分辨率遥感影像，获取边界重叠的图像块；利用格式塔知觉组织规则度量图像块视觉显著性，构建基于块的建筑区显著图；对建筑区显著图进行阈值分割，获取建筑区二值图，精化处理建筑区二值图以获取建筑区提取结果。
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公开(公告)号：CN110276270B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201910462272.6
申请日：2019-05-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了遥感图像处理技术领域的一种高分辨率遥感影像建筑区提取方法，旨在解决现有技术中高分影像由于“同物异谱”和“异物同谱”现象严重，地物类型多样，场景结构复杂，导致建筑区自动提取效果不理想的技术问题。所述方法包括如下步骤：根据高分辨率遥感影像，获取边界重叠的图像块；利用格式塔知觉组织规则度量图像块视觉显著性，构建基于块的建筑区显著图；对建筑区显著图进行阈值分割，获取建筑区二值图，精化处理建筑区二值图以获取建筑区提取结果。
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公开(公告)号：CN112232328A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011488322.7
申请日：2020-12-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的遥感影像建筑区提取方法、装置，包括：获取遥感影像样本数据作为训练集和验证集，样本数据包括网格划分的建筑区标签和非建筑区标签；使用训练集和验证集对遥感影像建筑区识别模型进行训练；遥感影像建筑区识别模型基于密集连接和注意力机制构建的卷积神经网络；采用遥感影像建筑区识别模型，对网格划分后的测试影像进行分类得到建筑区二值图；对测试影像中的网格进行再划分或/和网格平移后重新分类，将得到的建筑区二值图进行融合，得到精细化建筑区结果图。采用上述方案，采用二分类方式对建筑区进行提取，通过减少模型参数量来降低模型训练的复杂度，实现高分辨率遥感影像建筑区的高精度和高效率的提取。
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