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申请/专利权人：耕宇牧星(北京)空间科技有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于融合网络的山体图像山脊线分割方法，包括：获取山体合成孔径雷达图像，根据第一特征提取分支得到浅层特征，根据第二特征提取分支得到深层特征，根据特征融合分支融合浅层特征和深层特征得到融合特征。将融合特征输入至山脊线分割网络，得到分割结果；本发明设计了一种浅深山脊线分割网络，其中包括浅度分支、深度分支和融合分支，浅度分支主要保证对于主体山脊线的准确分割，深度分支主要保证对于边缘山脊线的精细分割，使得较细的山脊线的边缘也能够在结果中清晰的显示；融合分支目的在于将浅度分支和深度分支进行融合，兼顾两者优势从而输出最终的分割结果。

主权项：1.一种基于融合网络的山体图像山脊线分割方法，其特征在于，包括：获取山体合成孔径雷达图像；根据第一特征提取分支得到浅层特征；将所述山体合成孔径雷达图像输入至所述第一特征提取分支，逐步提取不同层次的浅层特征，其公式为， ； ； ；其中，表示山体合成孔径雷达图像； 表示提取到的第一浅层特征； 表示提取到的第二浅层特征； 表示提取到的第三浅层特征； 表示常规3×3的卷积； 表示修正线性单元； 表示最大池化处理的连贯操作；根据第二特征提取分支得到深层特征；将所述山体合成孔径雷达图像输入至所述第二特征提取分支，直接提取所述山体合成孔径雷达图像的深层特征，其公式为， ；其中，表示山体合成孔径雷达图像； 表示深层特征； 表示常规3×3的卷积； 表示修正线性单元； 表示最大池化处理的连贯操作；根据特征融合分支融合所述浅层特征和深层特征得到融合特征，具体包括步骤A1-A2；A1:根据所述浅层特征和所述深层特征得到融合权重，其公式为， ； 其中，表示融合权重； 表示特征之间的对应元素相加； 表示全局平均池化； 表示Sigmoid函数； 表示第一浅层特征、第二浅层特征和第三浅层特征的集合； 表示常规3×3的卷积； 表示修正线性单元；A2:根据所述融合权重对所述浅层特征和所述深层特征进行融合，其公式为， ；其中，表示特征之间的对应元素相乘； 表示特征之间的对应元素相加； 表示深层特征；表示第一浅层特征、第二浅层特征和第三浅层特征的集合； 表示融合特征； 表示特征融合分支；将所述融合特征输入至山脊线分割网络，得到分割结果；使用二值交叉熵损失函数和Dice损失函数对所述山脊线分割网络进行训练，其中公式为， ；其中，表示二元交叉熵计算操作； 表示Dice系数计算； 表示整体损失函数； 表示通过山脊线分割网络的输出； 表示二值化山脊线标签图像。

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