融合多尺度MLP和边缘细化的遥感影像建筑物提取

作     者：王杰 蒋伏松 

作者机构：上海交通大学附属第六人民医院内分泌代谢科 上海海洋大学工程学院 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2023年

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 081002[工学-信号与信息处理] 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(62102247) 

主　　题：多层感知器 建筑物分割 多尺度 边缘细化 

摘      要：针对高分辨率遥感影像中建筑物尺度变化大、干扰因素多和被遮挡等问题导致的错误分割，提出一种融合多尺度MLP和边缘细化的遥感影像建筑物提取方法。首先结合局部多层感知器与全局多层感知器提高模型对于影像中不同区域的理解能力和感知能力，弱化背景无关元素的干扰；然后通过获取不同层次特征图的边缘增强图，实现建筑物轮廓的精细化；最后设计一个对输出预测图进行特征级深度监督模块来兼顾定位精度和边缘精度，进一步提高分割效果。实验结果表明，所提算法在WHU和Inria Aerial Image Labeling数据集上的Precision、Recall、F1-score和IoU分别达到了96.18%、95.74%、95.96%、91.82%与91.37%、89.66%、90.51%、82.79%，对比其他相关算法，精度在不同程度提升的同时也保持了较低的参数量和计算量，为准确、快速地提取光学高分辨率遥感影像中的建筑物信息提供了有力支持。