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联合多尺度注意力机制与边缘约束的SPOT7影像林地提取方法

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武汉大学学报（信息科学版） 2023年第12期48卷 1951-1958页

作者：任诗曼朱军方铮李闯农梁策谢亚坤李维炼张天奕西南交通大学地球科学与环境工程学院四川成都611756 四川省国土科学技术研究院四川成都610045 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

林地是国家重要的自然资源和经济资源,掌握林地分布状况对林地资源调查管理具有重要意义。针对传统林地提取方法精度较低且边界不规则的问题,设计了一种联合多尺度注意力机制与边缘约束的林地提取方法。首先,构建一种端到端的多尺度注... 详细信息

林地是国家重要的自然资源和经济资源,掌握林地分布状况对林地资源调查管理具有重要意义。针对传统林地提取方法精度较低且边界不规则的问题,设计了一种联合多尺度注意力机制与边缘约束的林地提取方法。首先,构建一种端到端的多尺度注意力神经网络模型,充分提取影像中林地的上下文特征,对不同尺度下的林地进行语义描述,实现高精度的林地像素级表达;其次,构建边缘约束规则,对提取结果进行边界优化,提高林地提取结果的可读性。为证明方法的有效性,以中国四川省绵阳市三台县作为实验区,建立数据集并进行林地提取实验,结果显示,所提方法提取的精确度为81.9%,召回率为75.6%,F1分数为78.1%,交并比为64.2%。结果证明,所提方法在遥感影像林地提取应用上效果良好。

关键词：林地提取多尺度注意力机制边缘约束

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边缘约束的遥感影像建筑物施工变化检测

测绘科学 2023年第12期48卷 130-142页

作者：张晶吕京国张济勇杨依然北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京100044 国网经济技术研究院有限公司北京102209

针对遥感影像施工区域建筑物变化检测存在尺寸不一、边界模糊、背景复杂,导致变化检测精度低的问题,该文提出基于边缘约束的遥感影像建筑物施工变化检测方法。首先,在建筑物特征提取部分,利用Bi-FPN和边缘优化模块,提取建筑物的多尺度... 详细信息

针对遥感影像施工区域建筑物变化检测存在尺寸不一、边界模糊、背景复杂,导致变化检测精度低的问题,该文提出基于边缘约束的遥感影像建筑物施工变化检测方法。首先,在建筑物特征提取部分,利用Bi-FPN和边缘优化模块,提取建筑物的多尺度特征和边缘特征;然后,在二分类变化检测部分,为充分利用空间信息,采用变化聚合模块提取变化的建筑物特征,通过加权对比损失函数,解决变化像素和未变化像素的数量不平衡问题;最后,在多分类变化检测部分,引入Triplet Attention和边缘引导融合模块,突出不同类型建筑物的变化信息和边界特征。实验结果表明:该方法能够有效检测建筑物的施工变化,准确率达到91%,为建筑物施工变化检测的自动化和智能化提供参考依据。

关键词：边缘约束建筑物施工变化检测

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边缘约束下的分形网络分割算法

武汉大学学报（信息科学版） 2019年第11期44卷 1693-1699页

作者：呙维彭旭刘异朱欣焰武汉大学測绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 流域生态与地理环境监测国家測绘地理信息局重点实验室江西南昌330209 地球空间信息技术协同创新中心湖北武汉430079

分形网络演化算法(fractal net evolution approach, FNEA)是一种有效的多尺度影像分割算法,但对于具有斑点噪声、局部区域对比度低等特点的高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像,直接应用FNEA算法得到的分割结果难... 详细信息

分形网络演化算法(fractal net evolution approach, FNEA)是一种有效的多尺度影像分割算法,但对于具有斑点噪声、局部区域对比度低等特点的高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像,直接应用FNEA算法得到的分割结果难以用于后续的面向对象影像分析。提出了基于边缘约束的FNEA(edge restricted FNEA,eFNEA)算法,通过加入边缘信息和构建异质性规则来为分割融入更多信息,提高分割效果。实验结果表明,对于微弱边缘和噪声污染严重等情形,eFNEA算法的分割结果均优于FNEA算法。

关键词： SAR FNEA 多尺度分割边缘约束

基于边缘约束和多层级注意力机制的图像修复算法研究

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基于边缘约束和多层级注意力机制的图像修复算法研究

作者：魏自泰南昌大学

学位级别：硕士

随着计算机视觉的不断发展,图像修复技术成为了一个具有重大实际应用价值的研究课题之一。图像修复技术旨在有效地将破损图像的缺失部分进行填充。现有的图像修复方法主要存在以下两个问题。问题一,对于有大面积破损的图像,许多方法都... 详细信息

随着计算机视觉的不断发展,图像修复技术成为了一个具有重大实际应用价值的研究课题之一。图像修复技术旨在有效地将破损图像的缺失部分进行填充。现有的图像修复方法主要存在以下两个问题。问题一,对于有大面积破损的图像,许多方法都无法重建出合理的结构,使修复后的图像产生模糊或结构混乱等问题。此外,对破损图像进行连续卷积提取高层语义信息时,由于丢失了底层特征导致被修复区域与未损坏区域具有明显颜色和纹理上的差异。问题二,在修复图像破损区域时往往会产生无效卷积问题,该问题的产生是由于对破损图像进行特征抽取时会从破损区域获取到无效特征,使被修复的图像产生模糊或重影等现象。此外,在很多现有方法的注意力机制模块中都使用的是图像单一尺度的特征,导致生成的结果细节精细程度不佳并且无法满足结构的一致性等问题。针对问题一中修复大面积破损图像产生的图像模糊或结构混乱,以及连续卷积使图像特征丢失导致修复效果不佳等问题,本文提出了一种基于边缘约束与特征金字塔的图像修复方法,该方法的核心是设计了一个由两个子网络所构成的边缘约束的特征金字塔修复网络(Edge Constrained Feature Pyramid Repair Network,ECFPR-Net)。首先在第一个子网络中获得粗略的修复结果,同时提取相对应的边缘信息来限制修复图像的结构信息,使图像结构保持完整。然后在第二个子网络中,引入特征金字塔模块去融合多尺度特征信息,使被修复区域具有更好的颜色和纹理视觉效果。对于问题二中产生的无效卷积问题,以及单一尺度的注意力机制使生成的结果精细程度不佳且无法满足结构的一致性等问题,本文提出了一种基于门控卷积与多层级注意力的图像修复方法,该方法的核心是设计了一个门控卷积下的多层级注意力机制网络(Multi-level Attention Mechanism Network under Gated Convolution,MAM-GC)。在网络中使用门控卷积对当前卷积层的输出进行加权使未破损区域被更加关注,合理的避免了无效卷积导致的生成结果模糊或重影的现象。此外,网络的生成器中嵌入多层级注意力机制模块,其可以准确的使网络将更多的权重分配到未破损区域。并且该模块结合了多尺度的特征映射去获取图像不同尺度的信息,进而保持修复结果在全局结构上的一致性和细节上的精细粒度。本文在公开数据集上做了充足的实验,将这些方法与现有主流方法进行了对比。结果表明,使用本文提出的方法生成的结果在一些常用的评价指标上、以及修复后图像的视觉效果上,都比使用现有主流方法生成的结果表现更佳。

关键词：图像修复边缘约束特征金字塔门控卷积多层级注意力机制

联合多尺度注意力机制与边缘约束的遥感影像林地提取方法

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联合多尺度注意力机制与边缘约束的遥感影像林地提取方法

作者：任诗曼西南交通大学

学位级别：硕士

林地是我国重要的自然资源和战略资源,及时掌握林地分布情况是制定环境政策、保护林地资源的重要数据基础。但长期以来,林地信息的调查都依赖于实地采集的方式进行统计,这种方式极其耗费人力和物力,且调查周期较长,导致结果具有滞后性... 详细信息

林地是我国重要的自然资源和战略资源,及时掌握林地分布情况是制定环境政策、保护林地资源的重要数据基础。但长期以来,林地信息的调查都依赖于实地采集的方式进行统计,这种方式极其耗费人力和物力,且调查周期较长,导致结果具有滞后性。虽然随着遥感技术的发展,国内外学者对遥感影像林地提取开展了富有成效的研究工作,但是都依赖于人工设计的阈值条件和特征提取林地,获取的提取图斑的破碎,仍需要探索智能化程度高的林地提取方法,实现快速获取林地信息。因此,本文侧重开展联合多尺度注意力机制与边缘约束的遥感影像林地提取方法的研究,拟重点研究多尺度注意力机制的林地提取与边缘约束的林地分割结果优化等关键技术,并开展实验和分析。具体研究工作和成果如下:(1)提出了多尺度注意力机制的遥感影像林地提取方法。首先分析了林地在遥感影像中呈现的特征,给出了遥感影像林地提取总体思路;然后引入通道和空间注意力模块提高算法对林地光谱、纹理特征以及深层上下文特征的感知能力;并利用深度多尺度特征聚合结构,增强网络对不同尺度林地的感知能力,实现对遥感影像不同类型林地的端到端自动提取。(2)提出了一种边缘约束的林地分割结果优化方法。首先给出了边缘优化的总体思路,运用图像形态学方法消除提取的林地图斑中细小孔洞及细碎图斑,然后使用Canny算法提取林地图斑边缘并进行闭合处理,再设计边缘约束的林地规则化准则,最后在闭合边缘约束下,平滑因林地周围分布着耕地等光谱混淆物造成的锯齿边界,实现精细化林地边界提取,从而进一步优化林地提取结果。(3)遥感影像林地提取实验与分析。基于以上研究成果,选择四川省绵阳市三台县作为研究区域,使用高分二号和SPOT7遥感影像,构建林地提取数据集,开展对比实验与分析。实验结果表明:本文方法在高分二号影像上林地提取的准确度为88.36%,召回率为84.14%;在SPOT7影像上分别为82.57%和75.62%。通过定性和定量分析,本文提出的遥感影像林地提取方法具有有效性和泛化能力,能够为科学的林地调查管理提供技术支撑。

关键词：林地提取遥感影像多尺度注意力机制边缘约束

边缘约束构件对钢筋混凝土剪力墙抗震性能的影响

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地震工程与工程振动 2007年第1期27卷 92-98页

作者：章红梅吕西林鲁亮曹文清同济大学土木工程防灾国家重点实验室上海200092

钢筋混凝土剪力墙是高层建筑中的主要抗侧力构件,边缘约束情况是影响剪力墙抗震性能的一个重要因素。为研究边缘约束构件对钢筋混凝土剪力墙抗震性能的影响,本文进行了三片边缘约束情况不同的钢筋混凝土剪力墙的低周反复试验,并对试验... 详细信息

钢筋混凝土剪力墙是高层建筑中的主要抗侧力构件,边缘约束情况是影响剪力墙抗震性能的一个重要因素。为研究边缘约束构件对钢筋混凝土剪力墙抗震性能的影响,本文进行了三片边缘约束情况不同的钢筋混凝土剪力墙的低周反复试验,并对试验结果进行了分析,分析内容包括:破坏形态、水平承载力、位移延性系数、刚度退化、抗震耗能能力等方面。研究结果表明,合理地设置边缘约束能够扩大塑性破坏区域,提高试件的水平承载力,改善其抗震耗能性能。研究进一步发现,边缘纵筋配筋率在提高试件的水平承载力,改善其抗震耗能性能和刚度退化程度方面影响显著,而边缘配箍率对抗震性能的贡献在本次试验分析中表现得并不明显。

关键词：剪力墙抗震性能低周反复试验边缘约束滞回曲线刚度退化阻尼系数

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基于边缘约束的红外目标图像松弛分割技术

电子学报 2002年第7期30卷 1027-1031页

作者：桑农张天序曹治国华中科技大学图像识别与人工智能研究所湖北武汉430074 图像信息处理与智能控制教育部重点实验室湖北武汉430074

本文提出了一种基于边缘约束的、能克服门限面技术和简单的松弛技术不足的红外目标图像松弛分割算法 ,该方法在确定显著边缘象素的基础上 ,建立了一个评估在不同初始概率下松弛分割结果的准则函数 .通过自动调整初始概率 ,获得该准则函... 详细信息

本文提出了一种基于边缘约束的、能克服门限面技术和简单的松弛技术不足的红外目标图像松弛分割算法 ,该方法在确定显著边缘象素的基础上 ,建立了一个评估在不同初始概率下松弛分割结果的准则函数 .通过自动调整初始概率 ,获得该准则函数的最优或次优解 ,从而得到满意的分割结果 .文中给出了关于真实红外目标图像的分割结果 .

关键词：图像分割前视红外目标图像松弛技术边缘约束自动目标识别 ATR 松弛分割算法

基于边缘约束的高分辨率遥感影像分割算法研究

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测绘与空间地理信息 2023年第7期46卷 89-92,96页

作者：闫野辽宁铁道职业技术学院辽宁锦州121000

影像分割是面向对象影像分析的基础,已经发展出许多算法。随着遥感影像空间分辨率的提高,复杂的噪声和丰富的细节信息给影像分割带来了巨大的挑战。分水岭变换能够得到连续封闭的边缘,但存在严重的过分割现象,为了解决这个问题,本文提出... 详细信息

影像分割是面向对象影像分析的基础,已经发展出许多算法。随着遥感影像空间分辨率的提高,复杂的噪声和丰富的细节信息给影像分割带来了巨大的挑战。分水岭变换能够得到连续封闭的边缘,但存在严重的过分割现象,为了解决这个问题,本文提出Canny算子边缘约束下的分水岭分割算法。首先,对遥感影像进行分水岭变换和Canny边缘检测;以Canny边缘作为参考数据,以分水岭的结果和Canny算子检测出的边缘的重合度和相邻区域的特征差异为标准对分水岭图像进行区域合并,得到最终分割结果。实验结果表明,该算法能够有效解决分水岭变换的过分割问题,准确提取出主要地物目标的边界轮廓。

关键词：遥感影像分割边缘约束分水岭变换区域特征

基于边缘约束和边缘吸引力场正则化的多目标轮廓提取算法

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中国医疗器械杂志 2006年第2期30卷 97-101,116页

作者：栾红霞戚飞虎上海交通大学计算机科学与工程系上海200030

拓扑自适应模型是一种有效的多目标轮廓提取算法．但在MR脑图像的应用中却遇到了许多问题。针对该模型所存在的问题．提出一种基于边缘约束和边缘吸引力场正则化的多目标轮廓提取算法。算法利用关于目标轮廓的位置信息和区域信息对切片... 详细信息

拓扑自适应模型是一种有效的多目标轮廓提取算法．但在MR脑图像的应用中却遇到了许多问题。针对该模型所存在的问题．提出一种基于边缘约束和边缘吸引力场正则化的多目标轮廓提取算法。算法利用关于目标轮廓的位置信息和区域信息对切片图像的边缘吸引力场进行边缘约束．得到仅包含目标的边缘图．从而减少相邻结构的边缘对曲线收敛的影响。同时．对进行边缘约束之后得到的边缘吸引力场进行正则化处理．扩大轮廓的搜索范围．增强轮廓模型对凹边缘的搜索能力和对断裂边缘正确提取的能力。实验证明．该算法可以快速有效地在MR脑图像中提取目标轮廓。

关键词：边缘约束边缘吸引力场正则化 MR脑图像分割模型