一种基于图神经网络的烟田轮廓提取方法

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一种基于图神经网络的烟田轮廓提取方法
申请号:CN202511351112
申请日期:2025-09-22
公开号:CN120852798A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于图神经网络的烟田轮廓提取方法,属于人工智能与图像处理领域,包括:对烟田遥感图像进行预处理;将预处理后的图像输入编码器提取多尺度特征,得到高层特征图;将空间展平后的高层特征图划分为若干子区域构建局部k近邻图,并计算子区域的中心特征向量;基于中心特征向量构建全连接全局图,并基于图注意力机制进行跨区域特征交互;将更新后的全局特征广播至对应子区域,结合邻居特征差异进行全局‑局部特征融合;将融合后的特征重构为图像特征图,图像特征图通过解码器输出烟田分割掩膜图,基于烟田分割掩膜图得到烟田轮廓的像素级提取结果。本发明有效增强了模型对烟田轮廓的全局感知与边界连通性建模能力。
技术关键词
轮廓提取方法 图像 编码器 烟田 线性变换矩阵 邻居 解码器 卷积模块 多尺度特征 掩膜 注意力机制 表达式 上采样 重构 多层感知机 节点特征 聚类算法