摘要
لزيادة دقة وقوة استخراج حواف الأنهار في صور الاستشعار عن بعد، تم بناء طريقة كشف حواف الأنهار تعتمد على خوارزمية EDTER المحسنة. استجابة للمشكلات التي تواجهها الطرق التقليدية مثل فقدان تفاصيل الحواف وتشويش الضوضاء في المشاهد الطبيعية المعقدة، تم اقتراح خطة كشف حواف أكثر تكيفًا. تم اعتماد بنية كشف حواف من مرحلتين تستخدم Swin Transformer كشبكة أساسية، مع إدخال شبكة الأعصاب متعددة الطبقات المتبقية لتعزيز قدرة تمثيل الميزات، وتصميم مفكك متعدد المقاييس خفيف الوزن لتحسين كفاءة الكشف. في المرحلة الأولى يتم استخراج الميزات العامة للصورة وإنتاج خريطة حواف عامة؛ في المرحلة الثانية يتم استخراج الميزات المحلية ودمجها مع الميزات العامة لإنتاج النتيجة النهائية لكشف الحواف. أُجريت تجارب مقارنة على مجموعة بيانات BSDS500 ومجموعة بيانات حواف الأنهار عبر المناطق التي تم إنشاؤها ذاتيًا، وأظهرت النتائج أن الطريقة المتبعة أفضل من الطرق السائدة وفقًا لمقاييس ODS وOIS وAP. بلغت قيمة AP على مجموعة بيانات حواف الأنهار عبر المناطق 0.871، بزيادة حوالي 3.2٪ مقارنة بطريقة EDTER، مما يشير إلى أن هذه الطريقة تُظهر قدرة أفضل على استخراج الحواف في سيناريوهات الاستشعار عن بعد المعقدة. يمكن للطريقة تحقيق توازن جيد بين دقة الكشف وكفاءة الحساب، وتتمتع بأداء تعميم جيد، مما يجعلها مناسبة لمهام استخراج حواف المياه في أنواع مختلفة من صور الاستشعار عن بعد، وتتمتع بقيمة تطبيق هندسية عالية.
关键词
حواف الأنهار;كشف الحواف;صور الاستشعار عن بعد;Swin Transformer;استخراج المياه
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website