一种差异指导的遥感影像变化检测方法技术

本发明专利技术公开了一种差异指导的遥感影像变化检测方法，首先输入双时相遥感场景图像，对双时相图像进行数据增广；然后使用孪生卷积网络架构从图像中提取出初级特征；再使用差异指导加权的方法对双时相各自不同深度特征图进行指导增强，得到各尺度的对应加权特征；接下来对双时相各自的特征进行解码，得到对应的最终特征；然后对双时相对应的最终特征进行做差，得到差异图像；最后对差异图像进行阈值分割，得到最终的变化检测结果。采用本发明专利技术方法检测出来的结果完整性强，精度高，和多个模型比较下有着优秀的准确率提升，证明了本发明专利技术有着良好的泛化性和鲁棒性。着良好的泛化性和鲁棒性。着良好的泛化性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种差异指导的遥感影像变化检测方法


[0001]本专利技术属于遥感图像处理
，具体涉及一种遥感影像变化检测方法。

技术介绍

[0002]高分辨率的遥感影像可提供大范围且细致的地球表面图像，在城市规划、交通、农业、军事等领域有着极其重要的作用。变化检测是基于遥感影像中最重要的检测任务之一，该技术可广泛应用于其扮演着重要的角色在土地覆盖、灾害检测、城市化建设、军事应用等领域。它通过对同一地理区域内一段时间内的观测来识别物体或现象的差异，即为对双时相图像(同一地域在不同时间的拍摄图像)检测之间的变化。随着遥感技术的发展，对地物变化的智能自动识别对于探测地球的动态变化变得越来越重要。研究人员提出了多种思想算法来提高遥感影像的变化检测性能，根据深度特征利用的方式，这些方法可分为两类：
[0003]A、直接利用方法。早期基于深度学习的变化检测网络都是在语义分割模型上演化而来的，这种类型的方法都是先对双时相图像进行特征提取，其创新点大多在于特征提取网络部分，通过网络提取特征后，对网络特征直接做差而得到差分图像，后根据阈值分割、分类、聚类技术对差本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种差异指导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：输入双时相遥感场景图像，对双时相图像进行数据增广；步骤2：使用孪生卷积网络架构，在数据增广后的双时相图像中分别对时相A、B进行特征提取，得到特征图F
A
、F
B
；步骤3：对双时相特征图F
A
、F
B
做差，得到差异特征D；利用式(1)对差异特征D生成通道加权向量Mc(D)，再根据式(2)对特征图F
A
、F
B
进行选择性加强得到增强后的特征性加强得到增强后的特征性加强得到增强后的特征其中AvgPool(D)表示平均池化，MaxPool(D)表示最大池化，和分别表示平均池化特征和最大池化特征，σ表示sigmoid函数；MLP表示共享网络，用来产生通道注意力权重矩阵M
c
；MLP的权重W0和W1是共享的网络参数；步骤4：对双时相各自的特征解码，得到对应的最终特征F
′
A

【专利技术属性】
技术研发人员：袁媛，刘赶超，孙久凯，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：