改进ResNet算法的复杂遥感背景目标细粒度识别

李加军

doi:10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.05.020

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (05) : 1179 -1185. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.05.020

改进ResNet算法的复杂遥感背景目标细粒度识别

李加军

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摘要

考虑到遥感影像的大规模和高维特征，复杂遥感应用过程需要进行合适的特征提取和选择，同时进一步区分同类目标的不同子类别，为此，提出改进残差网络（ResNet:Residual Network）算法的复杂遥感背景目标细粒度识别方法。使用非均值滤波算法标记带噪遥感图像的坐标域，计算像素点之间相似度，对复杂遥感图像进行去噪。基于去噪结果，提取图像全局、局部特征点，通过特征点融合结果获取全局、局部特征图。引入改进残差网络算法，分析每个背景图像块区域像素细粒度，经过残差学习后，结合图像像素位置与损失函数，二次利用分类器确定像素细粒度特征，完成背景目标细粒度识别。实验结果表明，图像清晰度较高，随着待识别图像的不断增加，F₁-Score与全局召回率都得到了不同程度的改善，增益误差较低。