公开(公告)号：CN119339239A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411446782.1

申请日：2024-10-16

Applicant: 西安建筑科技大学

Inventor： 李智杰 ,  惠爱婷 ,  李昌华 ,  董玮 ,  张颉 ,  介军 ,  宋易宸

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度上下文感知网络的遥感图像道路提取方法及系统，属于图像处理技术领域，该方法包括以下步骤，首先，在编码器中设计了一个具有上下文聚合模块的分支，以增强上下文信息提取，并缓解因遮挡引起的语义模糊问题。其次，为了解决编解码器之间语义信息不匹配的问题并提高模型的空间信息提取能力，在跳跃连接中引入了空间特征提取模块，取代了SwinUnet中直接复制编码器特征的方法。最后，在下采样阶段设计了一个特征收缩模块，以减少编码器中信息丢失并增强网络的分割能力。相比于已有的遥感图像道路分割方法，该发明方法通过全局建模、上下文增强和信息匹配优化，有效提升了遥感图像道路提取的精度和性能。

公开(公告)号：CN119313562A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411403278.3

申请日：2024-10-09

Applicant: 西安建筑科技大学

Inventor： 李智杰 ,  宋易宸 ,  李昌华 ,  董玮 ,  张颉 ,  介军 ,  惠爱婷

IPC: G06T3/4053 ,  G06V20/13 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06T3/4046

Abstract: 本发明公开了一种基于跨尺度余弦注意力的遥感图像超分辨率重建方法及系统，首先，通过引入特征蒸馏机制设计了基于Transformer‑CNN的一种级联特征蒸馏块，用来提取具有不同感知场和高频信息的更丰富的区域特征，同时保持模型轻量化。然后在级联特征蒸馏块中嵌入一种多分支空间注意力模块以进一步提升网络对关键空间信息的捕捉能力。此外，提出的跨尺度余弦注意力层可以通过维持单一的标记表示在不增加计算复杂度的情况下有效计算高维和低维特征之间的相关性，从而增强模型对不同尺度特征的处理能力，而且其中的高效余弦自注意力机制解决了网络注意力被特定像素支配的问题，增强网络关注更多特征的能力。

公开(公告)号：CN117788284A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311817757.5

申请日：2023-12-26

Applicant: 西安建筑科技大学

Inventor： 李智杰 ,  米德源 ,  李昌华 ,  张颉 ,  董玮 ,  张贾辉 ,  宋易宸

IPC: G06T3/4046 ,  G06T3/4053 ,  G06T17/05

Abstract: 本发明提供了一种基于双通道滤波器的DEM超分辨率重建方法及系统，包括以下步骤：图像预处理、图像超分辨率处理和图像重建处理，在图像超分步骤中，采用了32个残差模块，在残差模块中，通过改进残差结构，引入双滤波通道结构来提取特征，并将原始滤波部分的卷积层替换为空洞卷积层来增大感受野范围，提取更广阔区域内的高程特征；在图像重建步骤中，采用在梯度域与高度域双重约束下重建出高分辨率数字高程模型的方法，本发明实现了模型更大范围提取特征，增大感受野范围，增强模型重建能力；实现了重建数字高程模型的细节清晰，适应不同尺度和复杂度的地形特征，有效地解决了传统算法无法准确恢复数字高程模型细节的问题。