[发明专利]居民地提取结果轮廓直线性处理方法和装置及设备

权利要求书

1.一种居民地提取结果轮廓直线性处理方法，其特征在于，包括：

获取原始影像，将与所述原始影像中的区域相一致的DSM数据叠加至所述原始影像中，得到输入影像；

对所述输入影像进行边缘特征增强处理，得到边缘增强后的第一特征图，并采用语义分割网络对所述输入影像进行特征提取，得到相应的第二特征图；

对所述第一特征图和所述第二特征图进行连接组合，获取相应的输出特征图；

利用轮廓约束损失函数对所述输出特征图进行轮廓约束，通过约束后的输出特征图获取居民地提取结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将与所述原始影像中的区域相一致的DSM数据叠加至所述原始影像中，包括：

基于所述原始影像采集所述DSM数据，并对所述DSM数据进行归一化处理后，将归一化处理后的DSM数据叠加到所述原始影像中；

其中，所采集的所述DSM数据的分辨率与所述原始影像的分辨率相一致。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述输入影像进行边缘特征增强处理时，采用拉普拉斯算子模板进行。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一特征图和所述第二特征图进行连接组合时，采用1*1卷积进行连接组合。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用轮廓约束损失函数对所述输出特征图的轮廓进行约束时，所述轮廓约束损失函数为在所述语义分割网络的损失函数中添加有方向导数的联合损失函数；

其中，所述联合损失函数为：

为所述语义分割网络的损失函数，α和β均为损失加权系数。

6.一种居民地提取结果轮廓直线性处理装置，其特征在于，包括数据叠加模块、边缘增强处理模块、语义分割模块、连接组合模块和轮廓约束模块；

所述数据叠加模块，被配置为获取原始影像，将与所述原始影像中的区域相一致的DSM数据叠加至所述原始影像中，得到输入影像；

所述边缘增强模块，被配置为对所述输入影像进行边缘特征增强处理，得到边缘增强后的第一特征图；

所述语义分割模块，被配置为采用语义分割网络对所述输入影像进行特征提取，得到相应的第二特征图；

所述连接组合模块，被配置为对所述第一特征图和所述第二特征图进行连接组合，获取相应的输出特征图；

所述轮廓约束模块，被配置为利用轮廓约束损失函数对所述输出特征图的轮廓进行约束，通过约束后的输出特征图获取居民地提取结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述边缘增强模块包括逐层级联的拉普拉斯处理层、归一化层和卷积层；

所述拉普拉斯处理层，被配置为采用拉普拉斯算子模板对所述输入影像进行运算；

所述归一化层，被配置为利用ReLu和Tanh激活函数对进行完拉普拉斯算子运算后的输入影像进行归一化处理；

所述卷积层，被配置为对归一化处理后的输入特征数据进行特征增强后输出所述第一特征图。

8.一种居民地提取结果轮廓直线性处理设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现权利要求1至5中任意一项所述的方法。

9.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至5中任意一项所述的方法。