基于超分辨率和域自适应的无监督遥感图像语义分割方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110530385.2
IPC分类号：G06T7/10;G06T3/40;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-05-14
申请人：
太原理工大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于超分辨率和域自适应的无监督遥感图像语义分割方法
申请号	CN202110530385.2	申请日期	2021-05-14
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-23	公开/公告号	CN113160234A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/10 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/10 分割；边缘检测（基于运动的分割入G06T 7/215）〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;1;0;;;G;0;6;T;3;/;4;0;;;G;0;6;T;5;/;5;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	太原理工大学	申请人地址	山西省太原市迎泽西大街79号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	太原理工大学	当前权利人	太原理工大学
发明人	郭学俊;陈泽华;杨佳林;刘晓峰;赵哲峰;杨莹;张佳鹏
代理机构	太原高欣科创专利代理事务所（普通合伙）	代理人	冷锦超;邓东东

摘要

本发明基于超分辨率和域自适应的无监督遥感图像语义分割方法，属于遥感图像语义分割方法技术领域；所要解决的技术问题为：提供基于超分辨率和域自适应的无监督遥感图像语义分割方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括如下步骤：获取源域低分辨率遥感图像数据集和目标域高分辨率遥感图像数据集，将获取的目标域图像数据集按照设定的比例划分为训练图像和测试图像两部分；搭建遥感图像语义分割网络和超分辨率网络；对搭建好的超分辨率网络进行网络预训练与参数优化；训练遥感图像语义分割网络；将经过预处理的测试集数据输入到已经训练好的遥感图像语义分割网络中，输出遥感图像的精确分割结果；本发明应用于遥感图像处理。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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