【技术实现步骤摘要】
基于密集连接和几何结构约束的遥感影像变化检测方法
本专利技术涉及计算机视觉与遥感领域，尤其涉及一种基于密集连接和结构约束的卷积神经网络(CNN)遥感影像变化检测消除方法。
技术介绍
近年来，随着云计算、大数据、和深度学习等技术大规模的应用，遥感影像智能变化检测技术取得了较大的发展。其中，基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像变化检测技术，即通过前后期影像上CNN特征变化发现变化区域的技术，能广泛应用于遥感自然资源监测、地理国情数据更新和防震减灾等任务中，有着巨大的经济和社会价值。传统的遥感影像变化检测方法，依据变化检测的处理粒度，可以分为像素级、对象级和场景级变化检测方法。像素级变化检测(PBCD)方法，以前后期遥感影像的对应像素为基础分析单元，通过设计的人工特征或经验指数，如HOG、SIFT、NDVI指数等，得到前后期影像上每一个像素的变化情况。常见的方法如影像差分、影像投票、回归分析等。这类方法通常依赖于经验阈值，通过阈值的设定来判断前后期遥感影像像元是否变化，因此阈值的自动选取是制约该方法的主要因素。同时，像素级变...
【技术保护点】
1.一种基于密集连接和几何结构约束的遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1，对前后期变化检测输入影像做预处理，包括计算影像归一化参数，进行前后期影像归一化和后期影像颜色校正；/n步骤2，进行DCGC-CD模型训练和测试，实现对前后期遥感影像进行变化区域信息提取；所述DCGC-CD表示密集连接和几何结构约束的变化检测；/n所述DCGC-CD模型包括前后期变化特征差分编码模块和多分支几何结构约束解码模块，/n所述前后期影像变化特征差分编码模块包括针对输入前期影像的分支和针对输入后期影像的分支；前后期影像变化特征差分编码模块输出的差分特征连接到多分支几何结构约...
【技术特征摘要】
1.一种基于密集连接和几何结构约束的遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，对前后期变化检测输入影像做预处理，包括计算影像归一化参数，进行前后期影像归一化和后期影像颜色校正；
步骤2，进行DCGC-CD模型训练和测试，实现对前后期遥感影像进行变化区域信息提取；所述DCGC-CD表示密集连接和几何结构约束的变化检测；
所述DCGC-CD模型包括前后期变化特征差分编码模块和多分支几何结构约束解码模块，
所述前后期影像变化特征差分编码模块包括针对输入前期影像的分支和针对输入后期影像的分支；前后期影像变化特征差分编码模块输出的差分特征连接到多分支几何结构约束解码模块；
所述多分支几何结构约束解码模块包括三个分支，分支一用于前期边缘预测，分支二用于变化区域预测，分支三用于后期边缘预测，分支一和分支三共享参数结构，分支一和分支三的结构和分支二的结构通过损失函数相互作用，实现通过几何结构信息有效约束最终变化检测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于密集连接和几何结构约束的遥感影像变化检测方法，其特征在于：输入前期影像的分支包括依次连接的三个子模块，每个子模块包括三个卷积层和一个池化层，输入后期影像的分支包括依次连接的三个子模块，每个子模块包括三个卷积层和一个池化层，前后期各子模块池化后特征相减，构成差分特征。
3.根据权利要求1所述的一种基于密集连接和几何结构约束的遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述多分支几何结构约束解码模块在三个分支之前设置一个子模块，用于多分支结构之前的特征对齐，该模块包括两个卷积层与一个上采样层。
4.根据权利要求1所述的一种基于密集连接和几何结构约束的遥感影像变化检测方法，其特征在于：三个分支分别包括依次连接的三个子模块，第一个子模块包括一...
【专利技术属性】
技术研发人员：张觅，胡翔云，周浩，荣子豪，吴紫韵，李朋龙，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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