基于生成对抗网络的遥感样本生成方法

论文摘要

针对扩充建筑垃圾遥感图像样本集问题,本文基于Wasserstein对抗生成网络,在网络整体流程中加入结合自适应直方图均衡化与图像融合的对比度调整方法,并对网络内部模型生成器与判别器模型进行调整。经原始网络与改进网络生成图像试验后,使用CS-LBP算子与颜色直方图进行评估分析。试验证明,经过改进的WGAN网络生成图像有显著的纹理特征与颜色特征,均方根误差降低22.6%,更符合原始图像的特征分布,边界明显色块鲜明,符合现实世界遥感图像特点。可生成大量样本进行后续的基于大样本的建筑垃圾识别研究。

论文目录

• 1 方法
•   1.1 网络结构
•   1.2 网络训练过程
•   1.3 对比度调整
• 2 试验
•   2.1 试验环境与数据
•   2.2 试验结果
•   2.3 评价指标
•     2.3.1 颜色直方图
•     2.3.2 CS-LBP算子
•   2.4 结果分析
•     2.4.1 颜色直方图分析
•     2.4.2 CS-LBP纹理分析
• 3 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李思琦,刘扬

关键词: 样本生成,对抗生成网络,遥感影像,特征提取

来源: 测绘通报 2019年S2期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京建筑大学北京未来城市设计高精尖创新中心

基金: 国家重点研发计划(2018YFC0706003),北京建筑大学金字塔人才培养项目(21082717008)

分类号: TP751;TP183

DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0596

页码: 89-93

总页数: 5

文件大小: 2640K

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