基于多尺度混合注意力机制的SAR图像房屋分割方法  

作　　者：周一鸣 滕旭阳 

机构地区：[1]杭州电子科技大学,浙江杭州310018

出　　处：《电脑知识与技术》2023年第17期23-26,共4页Computer Knowledge and Technology

摘　　要：图像分割的核心任务是提取更强大的特征表示,而对于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的房屋分割任务,受特征形变和斑点噪声点的影响,难以提取充足的特征。本文提出一种基于多尺度混合注意力机制的SAR图像房屋分割方法。在编码端引入CBAM注意力机制和DANet双通道自注意力机制用于增强图像的特征表现能力,捕获特征间的长距离依赖关系。在解码端使用多尺度融合的方法,有效利用浅层特征和上下文信息。实验结果证明,本文算法在SAR图像房屋分割任务上,PA值达到96.54%,MIoU值达到87.22%。与CBAM和DANet相比,本文算法在MIoU上分别提高了5.1%,0.99%。

关 键 词：SAR图像 注意力机制 房屋检测 特征融合 DANet 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]