改进U-net++的遥感图像语义分割方法

来源：计算机工程与应用杂志2024年第13期北京时间：

作者：何佳佳, 徐杨, 张永丹

单位：1.贵州大学 大数据与信息工程学院，贵阳 550025；2.贵阳铝镁设计研究院有限公司，贵阳 550009

摘要：遥感图像语义分割在土地资源规划、智慧城市等领域有着广泛的应用。由于高分辨率遥感的图像存在边界分割不清、小尺寸目标分割不清等问题，为此提出了一种基于U-net++的改进网络TU-net，该模型通过优化网络结构加强模型的特征提取能力，引入特征头细化模块，通过构建了两条通道来增强通道特征表示和空间特征表示，提升了对高层语义信息的解析能力；引入基于Transformer的注意力聚合模块来捕捉全局上下文信息，设计了十字窗交互模块，显著降低了计算复杂度；在解码器末端设计了一个动态特征融合块，以此得到多类、多尺度的语义信息，增强最终的分割效果。TU-net在两个数据集上进行实验，其中OA、mIoU、mF1分数均高于主流模型，Vaihingen数据集中小尺寸目标车的IoU和F1分数分别为0.896和0.962，比次优模型提升了5%和15.8%；Potsdam数据集中树的IoU和F1分数分别为0.913和0.936，比次优模型提升了6.3%和4.3%，实验结果表明该模型能够更精准地分割小尺寸目标及目标边界。

关键词：高分辨率遥感的图像,语义分割,小尺寸目标,特征头细化模块,十字窗交互模块,动态特征融合块