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龍圖騰網獲悉重慶郵電大學申請的專利一種基于深度學習的遙感圖像分割的修補方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115205302B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210823624.8，技術領域涉及：G06T7/10；該發明授權一種基于深度學習的遙感圖像分割的修補方法是由張海波;劉立竹;李園園;張曼;胡宇;張耘浩設計研發完成，并于2022-07-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的遙感圖像分割的修補方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于深度學習的遙感圖像分割的修補方法，屬于遙感圖像領域，本發明具體包括：制作遙感圖像數據集和構建道路場景語義分割網絡模型；將遙感圖像數據集中的高分辨率遙感道路圖像輸入到訓練好的網絡模型中進行遙感道路圖的場景語義分割；采用改進八鄰域斷點檢測算法搜索斷點；將搜索到的斷點劃分為常規斷點和特殊斷點；采用多項式擬合的方法對常規斷點進行曲線擬合，采用形態學膨脹對特殊斷點變大或者變粗，實現整體道路圖像斷點的修補；采用形態學腐蝕整體道路圖像斷點周圍的毛邊或者毛刺。本發明解決了由于道路場景復雜化，會忽視一些局部信息，造成道路斷點，道路缺乏連通性的問題。

本發明授權一種基于深度學習的遙感圖像分割的修補方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的遙感圖像分割的修補方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一：制作遙感圖像數據集； 步驟二：構建道路場景語義分割網絡模型，并訓練該網絡模型； 道路場景語義分割網絡模型包括：編碼器網絡框架和解碼器網絡框架，所述編碼器框架分為五層，第一層通過普通卷積層FE模塊提取淺層次語義信息，第二層到第五層通過分組卷積提取高層語義信息；所述分組卷積包括擠壓和激勵兩部分，擠壓操作將每個通道上的空間特征編碼為一個全局特征圖；激勵操作通過一個全連接層對擠壓操作得到的全局特征圖進行線性變換，通過ReLU激活層和全連接層將通道數恢復至原通道數，得到編碼后的遙感道路圖像；所述解碼器框架采用卷積向量運算空間注意力機制和通道注意力機制對遙感道路圖像進行全局混合特征信息提取，通過密集跳躍鏈接促進語義信息融合，得到圖像的全局混合特征，采用3×3卷積層將圖像的全局混合特征將壓縮到單通道，得到最終輸出圖像； 步驟三：將遙感圖像數據集中的高分辨率遙感道路圖像輸入到訓練好的網絡模型中進行遙感道路圖的場景語義分割，輸出道路場景語義提取后的遙感道路圖像； 步驟四：將道路場景語義分割網絡最終輸出圖像二值化，得到多像素點組合成的黑白效果道路圖像； 步驟五：將多像素點組合成的黑白效果道路圖像細化為單像素點道路圖像； 步驟六：采用改進八鄰域斷點檢測算法搜索斷點； 步驟七：采用kmeans聚類算法將搜索到的斷點進行聚類，將聚類后的斷點劃分為常規斷點和特殊斷點； 步驟八：采用多項式擬合的方法對常規斷點進行曲線擬合，采用形態學膨脹方法對特殊斷點變大或者變粗，實現整體道路圖像斷點的修補； 步驟九：采用形態學腐蝕方法去除整體道路圖像斷點周圍的毛邊或者毛刺。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區南山街道崇文路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。