【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感图像处理，具体来说，涉及一种基于双频融合网络的遥感图像语义分割方法。
技术介绍
1、超分辨率遥感图像的语义分割是遥感界的一个热门研究对象，它在各种城市应用中发挥着至关重要的作用，如城市规划、土地使用等实际应用中发挥着重要作用。然而，遥感图像细节丰富多样，背景复杂多变，如何准确高效地完成遥感图像的语义分割仍是一个具有挑战性的问题。
2、近年来，遥感图像分割领域取得了显著的研究成果，尤其是基于深度学习的方法。但是仍存在以下的技术问题：
3、全地貌图像的全局信息建模不足。受卷积核大小的限制，感受野较小，难以充分学习全局信息和远距离上下文信息。对于遥感图像分割来说，全局信息、远距离空间上下文信息和边缘细节信息尤为重要，但大多数模型通常会忽略这些信息。
4、高频和低频信息融合不平衡。局部低频上下文信息的融合对分割结果至关重要。大多数模型都倾向于直接融合捕捉到的低频信息(上下文信息)和高频信息(边缘信息)。这种方法可能会忽略细节特征，导致信息融合不充分。
技术实现思路
【技术保护点】
1.一种基于双频融合网络的遥感图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于双频融合网络的遥感图像语义分割方法，其特征在于，低频分支包括的四个子模块均包括多个连续的ESWin-Transformer块，且第三和第四子模块ESWin-Transformer块利用Patch Merging操作进行下采样。
3.根据权利要求2所述的一种基于双频融合网络的遥感图像语义分割方法，其特征在于，所述ESWin-Transformer块被设置为：
4.根据权利要求1所述的一种基于双频融合网络的遥感图像语义分割方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种基于双频融合网络的遥感图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于双频融合网络的遥感图像语义分割方法，其特征在于，低频分支包括的四个子模块均包括多个连续的eswin-transformer块，且第三和第四子模块eswin-transformer块利用patch merging操作进行下采样。
3.根据权利要求2所述的一种基于双频融合网络的遥感图像语义分割方法，其特征在于，所述eswin-transformer块被设置为：
4.根据权利要求1所述的一种基于双频融合网络的遥感图像语义分割方法，其特征在于，...
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