基于改进双边网络的SAR图像海陆分割方法

海陆分割是海岸线提取、近岸目标检测的一个基本步骤。传统的海陆分割算法分割准确度差,参数调节繁琐,难以满足实际应用要求。卷积神经网络能够高效地提取图像多个层次特征,广泛应用于图像分类任务,可作为海陆分割新的技术途径。其中双边网络(BiSeNet)能有效平衡分割精度和速度,在自然场景图像语义分割任务上取得了较好的表现。但对于SAR图像海陆分割任务,双边网络难以有效提取SAR图像的上下文语义信息和空间信息,分割效果较差。针对上述问题,该文根据SAR图像特点减少双边网络中空间路径的卷积层数,从而降低空间信息的损失,并选用ResNet18轻量化模型作为上下文路径骨干网络,减少过拟合现象并提供较广阔的特征感受野,同时提出边缘增强损失函数策略,提升模型分割性能。基于高分三号SAR图像数据的实验表明,所提方法可有效提升网络的预测精度和分割速率,其分割准确度和F₁分数分别达到了0.9889和0.9915,对尺寸大小为1024×1024的SAR图像切片处理速率为12.7 frames/s,均优于当前主流的分割网络框架。此外,所提网络的规模较BiSeNet减少50%以上,并小于轻量级的U-Net架构,同时网络有较强的泛化性能,具有较高的实际应用价值。      

基于级联网络的复杂大场景SAR图像舰船目标快速检测

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测紧贴军事和民用需求,为海洋监视提供重要信息支撑.针对复杂大场景SAR图像,本文设计了一种基于级联网络的舰船目标检测框架,该网络框架主要由D-BiSeNet海陆分割、分块区域筛选和CP-FCOS目标检测三部分组成.通过改进双边网络(D...