高分辨率遥感图像的缺失区域中地物种类复杂多样、空间异质性高,导致图像修复结果中存在纹理模糊和结构扭曲的问题,且在边界和复杂纹理区域尤为突出。因此提出一种结合空间语义注意力的二段式遥感图像修复网络。该网络由粗修复网络和精修复网络串联而成,旨在使用粗略修复网络提供的先验信息,引导精修复网络对缺失区域的复原。在粗修复网络中,构建多级损失结构以强化网络训练的稳定性;在精修复网络中,提出一种新的空间语义注意力机制,并依据网络特征的分布特点,区别性将空间语义注意力嵌入在编码器和解码器中,以确保局部特征的连续性和全局语义信息的相关性。实验结果表明,所提方法相比于现有其他算法可以进一步提升图像修复效果。
刘宇佳;谢诗哲;杜阳;严瑾;南燕云;温中凯;
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,阜新123000中国地质大学(北京)信息工程学院,北京100083南京航空航天大学航天学院,南京210016中国地震应急搜救中心,北京100049 首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048中国地震应急搜救中心,北京100049南京航空航天大学航天学院,南京210016 中国空间技术研究院遥感卫星总体部,北京100094
计算机与自动化
二段式网络;遥感图像修复;空间语义注意力;局部特征连续性;全局语义信息相关性
《自然资源遥感》 2024 (001)
P.58-66 / 9
国家自然科学基金项目“基于无人机遥感和移动定位数据潮汐特征的地震人员精细化评估伤亡方法研究”(编号:42061073);中国地震应急搜救中心青年科技基金项目“灾后建筑物震害提取与灾情研究——以川滇某县为例”(编号:SJ2101)共同资助。
10.6046/gtzyyg.2022362
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