一种基于改进M-Net的RGB彩色遥感图像云检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于改进M‑Net的RGB彩色遥感图像云检测方法，属于人工智能和图像识别领域，设计了RM‑Net深度语义分割网络，结合了残差网络与M‑Net的优点。首先，对原始数据集进行增强，并标注对应的像素级标签；利用空洞空间金字塔池化在不丢失信息的前提下提取图像多尺度特征，并结合残差单元使网络不易出现退化；最后，利用编码器模块与左路径提取图像全局上下文信息，解码器模块与右路径恢复图像空间分辨率，根据融合后的特征判别每个像元的类别概率，输入分类器进行像素级的云和非云分割。对彩色图像进行训练和测试，实验结果表明本发明方法在不同条件下可很好地检测云边缘细节，并取得较高精度的云阴影检测，证明了本发明方法具有较好的泛化性与鲁棒性。