基于TransUnet的海洋内波条纹分割方法、设备及存储介质技术

本发明专利技术涉及一种基于TransUnet的海洋内波条纹分割方法、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取海洋内波SAR影像数据集，处理后得到带标签数据的影像数据集；步骤S2、采用预训练后的TransUnet网络对带标签数据的影像数据集进行分割，得到分割后的海洋内波条纹；所述TransUnet网络包括编码器和解码器，所述编码器包括用于进行特征映射的卷积神经网络CNN和用于依据特征映射结果进行编码以提取全局上下文的输入序列的Transformer网络。与现有技术相比，本发明专利技术采用TransUnet网络结合了卷积神经网络CNN详细的高分辨率空间信息以及Transformer编码的全局上下文优势，具备分割精度高的优点。割精度高的优点。割精度高的优点。

【技术实现步骤摘要】
基于TransUnet的海洋内波条纹分割方法、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及内波探测
，尤其是涉及一种基于TransUnet的海洋内波条纹分割方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]海洋内波是整个海洋中普遍存在的一种波动现象，它对海洋结构以及表面的动力过程有很大影响，也严重影响着海洋工程结构安全。因此，准确地了解海洋内波发生的位置是十分必要的。
[0003]随着遥感技术的发展，对海洋内波的研究不再仅仅依靠现场观测、物理模型实验和数值模拟等传统方法，合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)已成为观测内波的有效途径。最近四十多年来，合成孔径雷达已广泛地应用于地球遥感。它可以为地球科学和气候变化等众多研究领域提供高分辨率、全天候和全天时的影像。海洋内波在SAR图像中具有特定的纹理特征，但它易与图像中其他类似的特征，如涡旋、舰船尾迹等相混淆。遥感数据量越来越大，对数据处理的需求也随之就增大。
[0004]因此，为了确定海洋内波发生的位置以及进一步对内波参数进行反演，发展SAR遥感图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于TransUnet的海洋内波条纹分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取海洋内波SAR影像数据集，处理后得到带标签数据的影像数据集；步骤S2、采用预训练后的TransUnet网络对带标签数据的影像数据集进行分割，得到分割后的海洋内波条纹；所述TransUnet网络包括编码器和解码器，所述编码器包括用于进行特征映射的卷积神经网络CNN和用于依据特征映射结果进行编码以提取全局上下文的输入序列的Transformer网络。2.根据权利要求1所述的一种基于TransUnet的海洋内波条纹分割方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下子步骤：步骤S11、获取海洋内波SAR影像数据集，并进行预处理；步骤S12、将影像数据转换为TIFF格式，以获取影像的强度值和地理信息；步骤S13、将所有TIFF格式的影像数据进行随机裁剪以增加数据量，并保存为JPG格式；步骤S14、利用可视化软件对裁剪后的JPG格数据集进行标记，并生成PNG格式的标签数据；步骤S15、将标签数据二值化处理。3.根据权利要求2所述的一种基于TransUnet的海洋内波条纹分割方法，其特征在于，所述步骤S11中的预处理包括多视处理、滤波处理和地理编码。4.根据权利要求3所述的一种基于TransUnet的海洋内波条纹分割方法，其特征在于，所述滤波处理具体为：采用Gamma Map滤波算法进行滤波处理。5.根据权利要求1所述的一种基于TransUnet的海洋内波条纹分割方法，其特征在于，所述步骤S2中采用预训练后的TransUnet网络对带标签数据的影像数据集进行分割，得到分割后的海洋内波条纹，具体包括以下子步骤：步骤S21、采用卷积神经网络CNN提取特征映射；步骤S22、利用Transformer对卷积神经网络CNN提取到的特征映射进行编码，作为提取全局上下文的输入序列；步骤S23、解码器对编码的特征进行上采样，再通过跳跃链接与对应分辨率的CNN特征相结合...

【专利技术属性】
技术研发人员：张洪生，祁开拓，张俞，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：