一种基于跨尺度引导和增强的遥感图像变化检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于跨尺度引导和增强的遥感图像变化检测方法，所述方法包括如下步骤：使用权重共享的双编码器提取双时相遥感图像中的多层次特征，并利用高阶特征交互模块提高对多尺度特征的感知和表征能力；改进解码器和编码器之间的跳跃连接操作，提出跨尺度引导增强模块来增强感兴趣变化的特征，并过滤无关的背景干扰；使用双时相特征对齐融合模块对多层次解码器重建的变化语义信息进行融合，提取感兴趣的变化地物，避免双时相特征匹配误差产生的伪变化。该方法利用低层空间信息引导和约束深度语义信息的重建过程，增强感兴趣变化特征并过滤无关背景干扰，并兼顾多尺度地物特性和双时相特征之间的配准误差问题，从而提高变化检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于光学图像处理领域，涉及一种光学图像变化检测方法，具体涉及一种基于跨尺度引导和增强的双编码器-解码器遥感图像变化检测方法。

技术介绍

1、利用卫星、无人机等探测平台可以获取高分辨率光学遥感图像，并且具有天基/空基观测视角和高可重访性的优势。变化检测技术旨在通过对同一地理区域在不同时刻的观察来识别其中地表物体或现象的状态差异。利用双时相遥感图像变化检测技术监测感兴趣地表物体的变化是遥感领域的研究热点，已经被广泛应用于城市建筑规划、农业病虫害监测和自然灾害评估等方面，并且在数字化城乡规划、智能农业物联和自然资源利用规划等新兴产业领域具有广阔应用前景。

2、深度学习在计算机视觉领域表现优异，并被引入遥感图像变化检测领域，并受到越来越多的关注。基于深度学习的变化检测方法主要可以分为单编码器-解码器(sed)方法、双编码器-单解码器(desd)方法和双编码器-解码器(ded)方法。双时相高分辨率光学遥感在成像过程中存在观测视角、光照强度、地物季节等方面的天然差异，导致不同时相图像中的多尺度地物特性变化更加多样，并且存在阴影改变、地物遮挡等现象本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于跨尺度引导和增强的遥感图像变化检测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于跨尺度引导和增强的遥感图像变化检测方法，其特征在于所述步骤一的具体步骤如下：

3.根据权利要求2所述的基于跨尺度引导和增强的遥感图像变化检测方法，其特征在于所述编码器模块采用Resnet-18的网络结构设计，随着编码器输出的特征图通道数递增64/128/256/512，特征图的大小依次下采样为(H0/2,W0/2)、(H0/4,W0/4)、(H0/8,W0/8)和(H0/8,W0/8)，其中H0和W0分别表示输入图像的高度和宽度。

【技术特征摘要】

1.一种基于跨尺度引导和增强的遥感图像变化检测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于跨尺度引导和增强的遥感图像变化检测方法，其特征在于所述步骤一的具体步骤如下：

3.根据权利要求2所述的基于跨尺度引导和增强的遥感图像变化检测方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩奇超，智喜洋，江世凯，胡建明，巩晋南，张伟，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：