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作者：杨光义;刘泽鹏;把硕;周逸铭;卢方骁;
单位：武汉大学电子信息学院;武汉大学计算机学院;武汉大学国家网络安全学院;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
摘要：针对遥感影像中地物阴影常遮挡路面，导致路面信息缺失、提取困难的问题，提出一种基于无监督学习的遥感道路阴影遮挡补全方法。该方法包含阴影检测和阴影补偿2部分：通过设计多特征通道指数来进行阴影特征提取、特征融合以获得初始阴影伪标签；借鉴自训练思想进行基于D-LinkNet的阴影标签迭代训练，去除伪标签中的误提取和噪声干扰，实现阴影的精细化检测；以精确阴影标签为掩膜进行基于光照强度的阴影信息补偿，实现道路阴影遮挡补全。实验结果表明，处理后的图像阴影基本去除，道路提取形态完整、精度普遍提高。阴影检测部分的迁移性较强，此方法不依赖人工标注的数据集，在无标签数据集上仍有较高可执行性。
关键词：遥感影像;;道路遮挡;;阴影检测;;阴影补偿;;D-LinkNet;;无监督学习;;道路提取
基金资助：国家自然科学基金项目（编号：42071322）
