CN112464732A - 基于双路径稀疏分层网络的光学遥感图像地物分类方法 - Google Patents

基于双路径稀疏分层网络的光学遥感图像地物分类方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于双路径稀疏分层网络的光学遥感图像地物分类方法，本方法通过将多尺度特征利用预先设置的间隔进行稀疏分组，并利用对应间隔的两条特征融合路径分别对不同层次的特征图进行融合，得到各自对应的特征性图，并进行进一步的融合，同时引入了压缩激励模块来对融合后的特征图进行校准，突出重要的特征，从而提高了光学遥感图像的地物分类任务的准确度。

Description

基于双路径稀疏分层网络的光学遥感图像地物分类方法
技术领域
本发明涉及光学遥感图像地物分类技术领域，尤其涉及一种基于双路径稀疏分层网络的光学遥感图像地物分类方法。
背景技术
随着遥感成像技术的不断发展，遥感影像的分辨率逐渐提高，同时获得的遥感影像数量不断增加。高分辨率的遥感影像所包含的地物信息与细节信息更加丰富，同时，也为更加精细的地理信息分析带来帮助。光学遥感图像的地物分类结果在军用和民用领域起着越来越重要的作用。光学遥感图像的地物分割是遥感图像信息提取的基础。影像分割是面向对象的影像分析方法的关键步骤，其分割结果质量直接影响着后续影像信息的提取质量。准确及时地从得到的遥感影像中获取地物信息有着实际需求。
深度学习技术兴起后，基于深度卷积网络的方法在光学遥感图像地物分类任务上取得了巨大的进步。遥感图像在成像机理上与自然图像存在不同，其包含有丰富的光谱特征，又因为遥感图像的成像高度较高，其包含物体的结构更为复杂和多样。
基于深度卷积神经网络的核心挑战在于难以有效沿主干层次聚合高级特征图的语义信息和浅层特征图的细节信息。当前大都数方法仅仅利用短距离的连接，融合相邻层的特征，这样的融合方式缺乏特征交互的多样性。多级特征间的巨大语义信息和分辨率之间的差距也为特征融合带来困难。
面临问题：
(1)现有的不同层次的特征融合方式，只利用了短距离连接来实现相邻层特征的融合，缺乏特征交互的多样性。
(2)多层级间的特征存在巨大的语义差距和分辨率差距，现有的特征融合方式难以很好地实现特征的融合。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于双路径稀疏分层网络的光学遥感图像地物分类方法。
一种基于双路径稀疏分层网络的光学遥感图像地物分类方法，所述方法包括：利用特征提取网络提取不同尺度的特征图，所述不同尺度的特征图构成特征图集；设置两种特征融合路径，所述两种特征融合路径的特征融合间隔分别设置为2和3；根据所述两种特征融合路径，分别对所述特征图集进行特征融合，得到第一路径特征图和第二路径特征图，其中所述第一路径特征图对应特征融合间隔为2的特征融合路径，所述第二路径特征图对应特征融合间隔为3的特征融合路径；利用空间压缩激励模块和通道压缩激励模块，分别对所述第一路径特征图和第二路径特征图进行校准，得到第一后续特征图和第二后续特征图；将所述第一后续特征图和第二后续特征图通过像素点相加进行融合，得到进阶特征图；利用空间压缩激励模块和通道压缩激励模块对所述进阶特征图进行校准，得到目标特征图；根据所述目标特征图生成最终的预测结果，从而训练得到目标网络，根据所述目标网络对遥感图像进行地物分割。
在其中一个实施例中，所述根据所述两种特征融合路径，分别对所述特征图集进行特征融合，得到第一路径特征图和第二路径特征图，其中所述第一路径特征图对应特征融合间隔为2的特征融合路径，所述第二路径特征图对应特征融合间隔为3的特征融合路径，具体为：对于所述特征融合间隔设置为2的所述特征融合路径，对间隔为2的特征图进行融合，得到第一初始特征图，并将所述第一初始特征图进行融合，得到第一路径特征图；对于所述特征融合间隔设置为3的所述特征融合路径，将特征图分为两组分别进行融合，得到第二初始特征图，并将所述第二初始特征图进行融合，得到第二路径特征图。
在其中一个实施例中，每一次将特征图进行融合后，都需利用空间压缩激励模块和通道压缩激励模块对融合后的特征图进行校准。
在其中一个实施例中，所述校准具体为选择信息丰富的特征同时抑制信息较弱的特征。
上述基于双路径稀疏分层网络的光学遥感图像地物分类方法，通过两条特征融合路径分别对不同层次的特征图进行融合，得到各自对应的特征性图，并进行进一步的融合，同时引入了压缩激励模块来对融合后的特征图进行校准，突出重要的特征，从而提高了光学遥感图像的地物分类任务的准确度。
附图说明
图1为一个实施例中基于双路径稀疏分层网络的光学遥感图像地物分类方法的流程示意图；
图2为一个实施例中特征融合间隔为2的融合路径；
图3为一个实施例中特征融合间隔为3的融合路径；
图4为另一个实施例中特征融合间隔为3的融合路径。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面通过具体实施方式结合附图对本发明做进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请提供的基于双路径稀疏分层网络的光学遥感图像地物分类方法是基于深度卷积神经网络的。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种基于双路径稀疏分层网络的光学遥感图像地物分类方法，包括以下步骤：
S110利用特征提取网络提取不同尺度的特征图，不同尺度的特征图构成特征图集。
具体地，首先利用特征提取网络提取不同尺度的特征图(f1、f2、f3、f4、f5)，并将不同尺度的特征图构成特征图集，图集中包括特征图f1、f2、f3、f4和f5。
S120设置两种特征融合路径，两种特征融合路径的特征融合间隔分别设置为2和3。
具体地，设置两组并行的特征融合网络(即特征融合路径)，特征融合的间隔分别设置为2和3，现有的特征融合路径的间隔设置均为1，本方案采用2和3的稀疏式的间隔设置，能够节约融合的时间。
S130根据两种特征融合路径，分别对特征图集进行特征融合，得到第一路径特征图和第二路径特征图，其中第一路径特征图对应特征融合间隔为2的特征融合路径，第二路径特征图对应特征融合间隔为3的特征融合路径。
具体地，根据步骤S120中的两种特征融合路径，分别对步骤S110中的特征图集进行特征融合，最终得到特征融合间隔为2的第一路径特征图，和特征融合间隔为3的第二路径特征图。
在一个实施例中，步骤S130具体为：对于特征融合间隔设置为2的特征融合路径，对间隔为2的特征图进行融合，得到第一初始特征图，并将第一初始特征图进行融合，得到第一路径特征图；对于特征融合间隔设置为3的特征融合路径，将特征图分为两组分别进行融合，得到第二初始特征图，并将第二初始特征图进行融合，得到第二路径特征图。
具体地，如图2所示，对于特征融合间隔设置为2的特征融合路径，对间隔为2的特征图进行融合，即(f5，f3)、(f4，f2)、(f3，f1)，之后对于生成的三个第一初始特征图进行融合生成两个进一步的特征图，然后再将两个进一步的特征图再次融合，最终生成第一路径特征图fs。如图3和图4所示，对于特征融合间隔设置为3的特征融合路径，特征融合间隔为3，将特征图分为两组分别进行融合，即(f5，f2)，(f4，f1)，然后对生成的两个第二初始特征图，而f3与两个第二初始特征图中的任意一个融合，两个第二初始特征图进一步融合，得到两个进一步的特征图，将两个进一步的特征图进行融合，最终生成第二路径特征图fd。
S140利用空间压缩激励模块和通道压缩激励模块，分别对第一路径特征图和第二路径特征图进行校准，得到第一后续特征图和第二后续特征图。
具体地，通道的压缩激励通过卷积实现，对卷积后生成的特征图利用sigmoid函数做归一化处理。对于空间信息的压缩激励通过全局平均池化实现，对于池化后的结果利用sigmoid函数做归一化处理。对于生成的特征图利用并行的空间和通道激励压缩模块做进一步处理，并取其中最大的激励特征图最为输出，利用残差结构生成最终校准后的特征图。而对第一路径特征图和第二路径特征图进行校准后，得到的是第一后续特征图和第二后续特征图。
S150将第一后续特征图和第二后续特征图通过像素点相加进行融合，得到进阶特征图。
具体地，将第一后续特征图和第二后续特征图通过像素点相加的方式进行融合，得到进阶特征图。
S160利用空间压缩激励模块和通道压缩激励模块对进阶特征图进行校准，得到目标特征图。
具体地，进阶特征图同样需要利用空间压缩激励模块和通道压缩激励模块进行校准，从而得到最终的目标特征图。
S170根据目标特征图生成最终的预测结果，从而训练得到目标网络，根据目标网络对遥感图像进行地物分割。
具体地，根据目标特征图生成最终的预测结果，从而训练得到目标网络，根据目标网络对遥感图像进行地物分割，都是基本的训练转化和学习，这里的目标网络是训练和优化好的。
在一个实施例中，每一次将特征图进行融合后，都需利用空间压缩激励模块和通道压缩激励模块对融合后的特征图进行校准。具体地，这里的特征图包括前文中步骤S110中特征图集中的特征图，步骤S130中的第一路径特征图和第二路径特征图，第一初始特征图和第二初始特征图，步骤S140中的第一后续特征图和第二后续特征图，以及步骤S150中的进阶特征图。但凡文中以“特征图”结尾的名称，都可是这里提交的特征图，除了目标特征图，因为目标特征图是已经校准后的图。对每次融合后的特征图进行校准，能够及时对融合的特征图进行修正，让融合后的特征图更加准确。
在一个实施例中，校准具体为选择信息丰富的特征同时抑制信息较弱的特征。具体地，校准本质在于选择信息丰富的特征同时抑制信息较弱的特征。
上述实施例中，通过将多尺度特征利用预先设置的间隔进行稀疏分组，之后利用长距离和短距离的跨尺度连接进行分组聚合。同时本方法还引入了一条并行的融合路径，利用不同的稀疏度进行分组，形成了一种双路径网络。同时本方法采用基于压缩和激励的特征重校准模块来突出重要的特征。最终结果上，该网络在遥感图像的地物分割效果上获得了提升，分割的准确度获得了提高。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在计算机存储介质(ROM/RAM、磁碟、光盘)中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。所以，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上内容是结合具体的实施方式对本发明所做的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于双路径稀疏分层网络的光学遥感图像地物分类方法，其特征在于，包括：
利用特征提取网络提取不同尺度的特征图，所述不同尺度的特征图构成特征图集；
设置两种特征融合路径，所述两种特征融合路径的特征融合间隔分别设置为2和3；
根据所述两种特征融合路径，分别对所述特征图集进行特征融合，得到第一路径特征图和第二路径特征图，其中所述第一路径特征图对应特征融合间隔为2的特征融合路径，所述第二路径特征图对应特征融合间隔为3的特征融合路径；
利用空间压缩激励模块和通道压缩激励模块，分别对所述第一路径特征图和第二路径特征图进行校准，得到第一后续特征图和第二后续特征图；
将所述第一后续特征图和第二后续特征图通过像素点相加进行融合，得到进阶特征图；
利用空间压缩激励模块和通道压缩激励模块对所述进阶特征图进行校准，得到目标特征图；
根据所述目标特征图生成最终的预测结果，从而训练得到目标网络，根据所述目标网络对遥感图像进行地物分割。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述两种特征融合路径，分别对所述特征图集进行特征融合，得到第一路径特征图和第二路径特征图，其中所述第一路径特征图对应特征融合间隔为2的特征融合路径，所述第二路径特征图对应特征融合间隔为3的特征融合路径，具体为：
对于所述特征融合间隔设置为2的所述特征融合路径，对间隔为2的特征图进行融合，得到第一初始特征图，并将所述第一初始特征图进行融合，得到第一路径特征图；
对于所述特征融合间隔设置为3的所述特征融合路径，将特征图分为两组分别进行融合，得到第二初始特征图，并将所述第二初始特征图进行融合，得到第二路径特征图。
3.根据权利要求1-2所述的方法，其特征在于，每一次将特征图进行融合后，都需利用空间压缩激励模块和通道压缩激励模块对融合后的特征图进行校准。
4.根据权利要求1-3所述的方法，其特征在于，所述校准具体为选择信息丰富的特征同时抑制信息较弱的特征。
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