[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在审
申请号: | 202010778043.8 | 申请日: | 2020-08-05 |
公开(公告)号: | CN112070780A | 公开(公告)日: | 2020-12-11 |
发明(设计)人: | 刘松林;张丽;巩丹超;龚辉;秦进春 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军61540部队 |
主分类号: | G06T7/13 | 分类号: | G06T7/13;G06T5/50;G06T7/10 |
代理公司: | 北京市鼎立东审知识产权代理有限公司 11751 | 代理人: | 朱慧娟;刘瑛 |
地址: | 710054 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 居民地 提取 结果 轮廓 线性 处理 方法 装置 设备 | ||
本申请涉及一种居民地提取结果轮廓直线性处理方法,包括:获取原始影像,将与原始影像中的区域相一致的DSM数据叠加至原始影像中,得到输入影像;对输入影像进行边缘特征增强处理,得到第一特征图,并采用语义分割网络对输入影像进行特征提取,得到第二特征图;对第一特征图和第二特征图进行连接组合,获取输出特征图;利用轮廓约束损失函数对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。其通过在居民地区域提取过程中进行区域轮廓的直线性处理,使得轮廓直线性处理与居民地区域的提取同时进行,在居民地区域提取完成之时也就实现了对区域轮廓的直线性处理,这也就实现了端到端的提升居民地区域轮廓直线性的目的。
技术领域
本申请涉及遥感测绘技术领域,尤其涉及一种居民地提取结果轮廓直线性处理方法和装置及设备。
背景技术
1:50000地形图数据是最基本的地理信息数据之一,在国家经济和国防建设中发挥着基础性和战略性作用。随着社会发展日益迅速,用户对地形图现势性的要求越来越高,地形图更新成为首要且紧迫的工作。由于地貌数据的变化一般相对较小,对地形图数据的更新主要是对地物要素的更新。其中,在众多地物中,居民地是地形图中最重要的要素之一。当前,用于居民地要素测图的遥感影像地物提取方法不断涌现,概括起来主要包括分割提取和后处理两步。分割提取属于语义分割范畴,后处理方面则通常是参照图示规范,对提取轮廓进行规则化优化,以满足测图要求。但是,为满足测图要求,在保持居民地封闭且不规则的轮廓边界的精度要求下,依据图示规范处理成具有直线轮廓的测图结果的方式,增加了算法的繁琐度,降低了居民地地物提取整体算法的自动化和智能化程度。
发明内容
有鉴于此,本申请提出了一种居民地提取结果轮廓直线性处理方法,可以有效简化居民地区域的边缘轮廓直线性处理方式,提高居民地地物提取整体算法的自动化和智能化程度。
根据本申请的一方面,提供了一种居民地提取结果轮廓直线性处理方法,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。
在一种可能的实现方式中,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。
在一种可能的实现方式中,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。
在一种可能的实现方式中,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。
在一种可能的实现方式中,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。
根据本申请的另一方面,还提供了一种居民地提取结果轮廓直线性处理装置,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;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国人民解放军61540部队,未经中国人民解放军61540部队许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010778043.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。