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申请/专利权人：中国人民解放军61540部队

摘要：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。

主权项：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；其中，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；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，包括；采用拉普拉斯算子模板对所述输入影像进行运算；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；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；考虑到方向导数或梯度在指示边缘走向，因此，在语义分割网络的损失函数中添加轮廓约束时，利用方向导数计算损失来约束居民地提取时的轮廓特性；参照公式： 其中，在上述公式3中，O∈{0,1}W×H表示真值标签，W×H表示图像尺寸，和则分别表示网络推理结果图像在行方向和列方向的方向导数，和则分别表示真值标签图像在行方向和列方向的方向导数，||*||1为1范数； 代表了两幅图像在方向导数上的不一致程度；在训练阶段，通过使联合损失函数最小，得到最优模型，联合损失函数如下式所示： 其中，为基础网络的原始损失函数，α和β为两类损失的加权系数通过实验确定；叠加在任意基础语义分割网络的损失函数上，计算公式如下所示： 其中，O∈{0,1}W×H表示真值标签，yx表示网络预测结果Y在位置x处的值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军61540部队 居民地提取结果轮廓直线性处理方法和装置及设备