多時相遙感影像語義分割色彩一致性對抗網絡

作者：李雪,張力,王慶棟,艾海濱

摘要：利用深度卷積神經網絡智能化地提取遙感圖像中的建筑物對于數字城市構建、災害偵查、土地管理等具有重要意義。多時相遙感圖像之間的色彩差異會導致建筑物語義分割模型泛化能力下降。針對此,本文提出了注意力引導的色彩一致生成對抗網絡(attention-guided color consistency adversarial network,ACGAN)。該算法以參考色彩風格圖像及相同區域、不同時相的待糾正圖像作為訓練集,采用加入了U型注意力機制的循環一致生成對抗網絡訓練得到色彩一致模型。在預測階段,該模型將待糾正圖像的色調轉換為參考色彩風格圖像的色調,這一階段基于深度學習模型的推理能力,而不再需要相應的參考色彩風格圖像。為了驗證算法的有效性,首先,將本文算法與傳統的圖像處理算法及其他循環一致生成對抗網絡做了對比試驗。結果表明,ACGAN色彩一致后的圖像與參考色彩風格圖像的色調更加相似。其次,將以上不同的色彩一致性算法處理后的結果圖像進行建筑物語義分割試驗,證明本文方法更加有利于多時相遙感圖像語義分割模型泛化能力的提升。

發文機構：中國測繪科學研究院

關鍵詞：多時相遙感圖像色彩一致性生成對抗網絡注意力機制語義分割multi-temporal remote sensing imagerycolor consistencygenerative adversarial networkssemantic segmentationattention mechanism

分類號： P237[天文地球—攝影測量與遙感]