基于深度学习的遥感图像的分割方法

本发明属于图像处理技术领域，具体为基于深度学习的遥感图像的分割方法。本发明方法包括：选取包含若干种地物类别的遥感图像，制作图像分割标签；将大图像裁剪成若干较小的遥感图像，统计每张较小图像中各种类别比例，定义选取规则，保留部分图像，并将其定义为特定类别；利用迁移学习调取大型公开数据集的训练参数，用卷积神经网络训练制作好的分类数据集，训练得到模型参数；对测试图像的所有像素点周围选取多种测试窗口，基于多尺度对像素点进行类别分类；最后去除独立的类别噪声点，将测试结果优化。本发明实用性强，可以将大规模遥感图像快速生成多类别的分割图像，为国土资源规划部门提供参考，减少了人工操作的成本。

王海鹏