基于递归特征与边缘解耦的遥感图像语义分割

来源：计算机技术与发展杂志2025年第03期北京时间：

作者：王学伟

摘要：图像语义分割是实现遥感图像智能解译的关键技术。 然而,在面对复杂的遥感图像时,传统图像语义分割方法对于弱特征目标的分割仍然存在一定局限性,尤其受到遥感图像目标边缘混叠的影响,导致对边缘细节的处理相对粗糙。因此,该文提出了一种基于递归特征与边缘解耦的遥感图像语义分割模型。 首先,根据特征复用和跨层连接思想,设计了一个编解码结构的层级递归特征网络,以增强对弱特征的提取能力。 其次,结合多尺度融合预测和边缘解耦方式,通过融合低、高级特征图,深化对细节的处理,并引入目标本体与边缘的联系形成边缘监督,从而实现对边缘细节的精细化处理。最后,在 ISPRS 提供的 Vaihingen 和 Potsdam 两个数据集上进行了消融和对比实验。 实验结果表明,该语义分割模型能够较好地保持目标内部区域的一致性,并在分割效果上实现了对边缘细节的精细化处理,有效提高了遥感图像语义分割的精度。

关键词：语义分割;遥感图像;递归特征;多尺度特征融合;边缘解耦结构