基于改良U-net的遥感图像建筑提取

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简介：
本研究提出了一种改进版的U-Net模型，专门用于从高分辨率遥感影像中精确提取建筑物信息，提高分割精度和效率。针对遥感影像建筑物提取过程中存在的建筑物与周围环境信息混淆导致精度下降的问题，本段落提出了一种改进的U型卷积神经网络（U-net）模型，该模型通过增强低维特征信息来提高建筑物的提取准确性。借鉴医学影像分割中广泛应用的U-net架构，本研究对遥感图像中的建筑进行了有效提取，并注意到在网络传播过程中细节信息逐渐减弱的问题，在特征金字塔中引入了跨层融合机制，即在同级扩张路径上的特征图与上一层级的特征图进行融合，以进一步优化边缘检测精度。实验结果表明，该方法在包含约340平方公里遥感影像的数据集上取得了显著效果：交并比、像素准确率和Kappa系数的平均值分别达到了83.9%、92.8%和83.6%，优于模糊C均值法、全卷积网络以及经典U-net方法。

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基于改良U-net的遥感图像建筑提取

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本研究提出了一种改进版的U-Net模型，专门用于从高分辨率遥感影像中精确提取建筑物信息，提高分割精度和效率。针对遥感影像建筑物提取过程中存在的建筑物与周围环境信息混淆导致精度下降的问题，本段落提出了一种改进的U型卷积神经网络（U-net）模型，该模型通过增强低维特征信息来提高建筑物的提取准确性。借鉴医学影像分割中广泛应用的U-net架构，本研究对遥感图像中的建筑进行了有效提取，并注意到在网络传播过程中细节信息逐渐减弱的问题，在特征金字塔中引入了跨层融合机制，即在同级扩张路径上的特征图与上一层级的特征图进行融合，以进一步优化边缘检测精度。实验结果表明，该方法在包含约340平方公里遥感影像的数据集上取得了显著效果：交并比、像素准确率和Kappa系数的平均值分别达到了83.9%、92.8%和83.6%，优于模糊C均值法、全卷积网络以及经典U-net方法。

基于改良U-Net的宫颈细胞核图像分割

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本研究提出了一种基于改良U-Net架构的方法，专门用于提高宫颈细胞核图像的分割精度和效率，为宫颈癌早期诊断提供技术支持。原始的U-Net通过采用跳跃结构结合高低层图像信息，在分割任务上表现出良好的效果。然而，在宫颈细胞核边缘区域仍然存在分割不足、过分割及欠分割等问题。为解决这些问题，提出了一种改进型U-Net网络图像分割方法。首先，引入DenseNet稠密连接到U-Net的编码器部分，以增强其提取复杂高层语义特征的能力。其次，在二元交叉熵损失函数中对宫颈细胞核和背景赋予不同的权重值，使模型更专注于学习细胞核特性。最后，在池化操作过程中为每个像素分配合理的权值，以此减少信息丢失问题。实验结果显示改进型U-Net网络在分割宫颈细胞核时效果显著提升，并且具有更高的鲁棒性及更低的过分割与欠分割比率。因此可以认为该方法是一种更为有效的图像分割策略。

基于卫星遥感的图像道路提取

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本研究利用卫星遥感技术进行图像处理和分析，自动识别并提取道路信息，为城市规划、交通管理和地理信息系统提供精确的数据支持。卫星遥感图像道路提取是指利用卫星获取的高分辨率影像数据来识别并提取道路上的信息。这一过程通常涉及复杂的图像处理技术和算法应用，旨在提高道路网络的地图更新效率以及支持交通规划、灾害监测等领域的研究工作。

基于遥感图像的道路提取技术

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本研究专注于开发和优化基于遥感图像的道路提取技术，旨在提高道路识别精度与自动化水平，助力交通规划及地理信息系统建设。论文介绍了多种类型的遥感图像道路提取方法。

基于改良U-Net的视网膜血管图像分割算法

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本研究提出了一种改进的U-Net架构，专门用于视网膜血管图像的精确分割。通过优化卷积神经网络结构和引入注意力机制，显著提升了血管边缘检测的准确性和稳定性，为眼科疾病的早期诊断提供了有力工具。为了应对视网膜图像血管细小导致的分割精度低等问题,本段落在U-Net网络基础上引入了Inception、空洞卷积与注意力机制模块,提出了一种改进的视网膜血管图像分割算法。具体而言，首先，在编码阶段加入了Inception模块，并利用不同尺度的卷积核进行特征提取，以获得多尺度的信息；其次，在U-Net底部增加了级联空洞卷积模块，从而在不增加网络参数的情况下扩大了感受野；最后，在解码阶段结合注意力机制和跳跃连接方式设计反卷积操作，聚焦目标特征，解决了权重分散等问题。实验结果显示,基于DRIVE标准图像集的测试表明,该算法相较于U-Net和其他传统分割方法分别提高了1.15%、6.15%与0.67%的平均准确率、灵敏度和特异性。

基于PyTorch的高分辨率遥感影像建筑物深度学习提取方法

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本研究提出了一种利用PyTorch框架进行高分辨率遥感图像中建筑物自动识别与提取的深度学习算法，旨在提高建筑检测精度和效率。基于DenseLinkNet50网络实现的遥感影像建筑提取方法，在效果上不逊于目前流行的Transformer模型，并且具有更高的检测效率。程序集成了训练、验证以及大图像测试的功能，其中在测试环节采用了旋转扩充数据与投票机制相结合的方法来提升识别精度。针对遥感数据读取和处理部分，本项目基于GDAL库专门开发了tiffIO.py文件中的影像读写相关函数以提高性能。此程序曾使用SpaceNet数据集进行过训练，并支持用户采用该数据集或自行提供的其他数据集进行模型训练与测试。具体而言，train.py负责模型的训练过程；valid.py用于验证阶段以评估模型表现；test.py则专门设计用来处理大尺寸图像的测试任务。预训练权重文件存放于weights/resnet50-19c8e357.pth中，作为基础网络的一部分被加载使用。

yaogandaolutiqu.rar_基于Matlab的遥感图像道路提取算法检测_road_道路提取_遥感道路提取

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本资源提供了一种利用MATLAB实现的先进遥感图像处理技术，专注于自动识别和提取复杂环境下的道路信息。通过该算法的应用，能够有效提升城市规划、交通管理和灾害应急响应中的道路检测精度与效率。这段文字描述了一个用于从遥感图像中提取道路的MATLAB程序。

基于U-Net网络的遥感图像语义分割毕业设计.rar

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本毕业设计采用U-Net网络模型对遥感图像进行语义分割研究，旨在提高分割精度和效率。包含算法实现、实验分析及结果讨论等内容。基于 U-Net 网络的遥感图像语义分割一、研究目的： U-Net 是一种由全卷积神经网络启发而来的对称结构，在医疗影像分割领域表现出色。本研究旨在探索将 U-Net 应用于多光谱遥感数据集，以实现自动建筑识别，并寻找简化遥感图像处理的方法。二、研究方法：提出了一种新的损失函数——类别平衡交叉熵（Category Balanced Cross Entropy），专门针对遥感影像中的类别不平衡问题。此新损失函数与 U-Net 结合使用，在 Inria Aerial Image Labeling 数据集上进行训练，分别采用传统交叉熵和类别平衡交叉熵两种方法得到两个模型。之后在测试数据集中评估这两种模型的性能。三、研究结论：无论是通过正确率还是交叉熵度量，上述两者的差异不大；但当使用 F1 Score 作为评价标准时，两者表现出显著区别：基于普通交叉熵的方法获得的F1分数为0.47，而类别平衡交叉熵方法则有更高的F1得分。

遥感图像中的端元提取（图像处理）

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遥感图像中的端元提取是指在混合像素中识别出构成地物光谱特征的基本成分，是图像分类和解译的关键步骤，在环境监测、资源勘探等领域有着广泛应用。遥感高光谱图像常用的端元提取方法以及用于图像分类的Cuprite数据集。

SWT1_道路提取_基于遥感的图像融合代码_

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本项目为基于遥感图像的道路自动提取研究，采用先进的图像融合技术增强数据质量，并提供相关代码实现。该方法主要用于遥感图像中的道路信息提取，并能取得很好的效果。