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结合卷积受限玻尔兹曼机的CV图像分割模型

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摘要

随着遥感技术的发展,高分辨率的遥感及卫星影像不断涌现,如何从影像中自动提取目标引起了众多学者的广泛研究。在采用分割的手段来提取目标的方法中,基于水平集的CV图像分割方法最大的优势在其处理拓扑优化的能力。传统方法主要依赖图像光谱、纹理等底层特征,容易受到诸如遮挡和阴影等干扰。而遥感图像中复杂场景,目标遮挡、阴影等影响很常见。为此,本文在水平集方法中引入与目标形状相关的先验知识,采用生成式模型--卷积受限玻尔兹曼机对目标形状建模及生成目标形状,以此为先验信息对演化曲线加以约束,指导图像分割。在遥感影像数据集Satellite-2000和Vaihigen上进行实验,结果表明在训练数据有限,形态各异,尺度变化较大的遥感影像建筑物提取中取得了理想的结果,在复杂场景下得到的目标完整度更高。

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DOI:10.3788/lop57.041018

作者单位:

    陕西师范大学计算机科学学院
    陕西师范大学 计算机科学学院

引用该论文

李晓慧,汪西. 结合卷积受限玻尔兹曼机的CV图像分割模型[J].激光与光电子学进展,2020,57(04):041018.