Fusion of fractal geometric features Resnet remote sensing image building segmentation

XU Shengjun; ZHANG Ruoxuan; MENG Yuebo; LIU Guanghui; HAN Jiuqiang

doi:10.37188/OPE.20223016.2006

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Fusion of fractal geometric features Resnet remote sensing image building segmentation

Information Sciences | 更新时间：2026-09-11

- Fusion of fractal geometric features Resnet remote sensing image building segmentation
- Optics and Precision Engineering Vol. 30, Issue 16, Pages: 2006-2020(2022)
- 作者机构：
  
  1.西安建筑科技大学信息与控制工程学院，陕西西安 710055
  2.西安市建筑制造智动化技术重点实验室，陕西西安 710055
  2.西安交通大学电子与信息学部，陕西西安 710049
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20223016.2006
  CLC： TP751
- Received：21 April 2022，
  
  Revised：2022-05-23，
  
  Published：25 August 2022
- 稿件说明：
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徐胜军,张若暄,孟月波等.融合分形几何特征Resnet遥感图像建筑物分割[J].光学精密工程,2022,30(16):2006-2020.

XU Shengjun,ZHANG Ruoxuan,MENG Yuebo,et al.Fusion of fractal geometric features Resnet remote sensing image building segmentation[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(16):2006-2020.
徐胜军,张若暄,孟月波等.融合分形几何特征Resnet遥感图像建筑物分割[J].光学精密工程,2022,30(16):2006-2020. DOI： 10.37188/OPE.20223016.2006.

XU Shengjun,ZHANG Ruoxuan,MENG Yuebo,et al.Fusion of fractal geometric features Resnet remote sensing image building segmentation[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(16):2006-2020. DOI： 10.37188/OPE.20223016.2006.

摘要

针对遥感图像建筑物易受背景中道路、树木、阴影干扰而导致分割边界不清晰的问题，提出了一种融合分形几何特征的Resnet网络。所提模型基于编码-解码框架，以Resnet网络为主干网络，在编码阶段中引入融合分形先验的空洞空间金字塔池化模块（FD-ASPP），利用分形维数捕获遥感图像的分形特征，增强了Resnet网络的几何特征描述能力。解码阶段提出一种深度可分离卷积注意力融合机制（DSCAF），有效融合高层次特征和低层次特征，获取更加丰富的遥感图像语义信息和位置细节信息。在WHU遥感图像数据集上的实验表明，精确率达到0.944 8，召回率达到0.946 2，F1分数达到0.945 5，平均交并比mIoU达到0.941 5。所提模型与FCN、Segnet、Deeplab V3、U-net、SETR和AlignSeg等现有建筑物遥感语义分割模型相比，具有更好的分割精度，有效克服了道路、树木、阴影等因素的干扰，得到了较清晰的建筑物边界。

Abstract

In remote sensing images， roads， trees， and shadows in the background easily interfere with buildings； this usually leads to unclear segmentation boundaries. To address this issue， a Resnet network integrating fractal geometry features is proposed. Based on the coding–decoding framework and considering the Resnet network as a backbone network， the proposed algorithm introduces an atrous spatial pyramid pooling module （FD-ASPP） integrating fractal a priori in the coding stage， which can use the fractal dimension to capture the fractal features of remote sensing images and enhance the geometric feature description ability of the Resnet network. In the decoding stage， a deep separable convolution attention fusion mechanism （DSCAF） is proposed to effectively integrate high-level and low-level features to obtain richer semantic information and location details of remote sensing images. Experiments on the WHU remote sensing image dataset show that the accuracy precision rate is 0.944 8， the recall rate is 0.946 2， the F1 score is 0.945 5， and the average cross merge ratio mIoU is 0.941 5. Compared with existing remote sensing semantic segmentation algorithms for buildings， such as FCN， Segnet， Deeplab V3， U-net， SETR， and AlignSeg， the proposed method achieves better segmentation accuracy； effectively overcomes the interference of roads， trees， shadows and other factors； and obtains a clearer building boundary.

关键词

Keywords

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