基于风格对齐和边缘约束的遥感图像变化检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于风格对齐和边缘约束的遥感图像变化检测方法及系统，属于深度学习、图像处理技术领域。将双时相遥感图像送入编码器中用相同的特征提取网络分别进行多层特征提取，将提取的深层特征使用自适应实例规范化处理进行风格对齐，将提取的浅层特征及风格对齐后的深层特征分别进行双时相融合得到时间差异特征；然后送入采用跳跃连接的解码器中进行多尺度特征融合；对各层解码的特征进行统一上采样操作至相同尺寸，然后进行拼接得到最终特征图，将该特征图进行预测；利用预测图与标签数据计算混合损失函数对模型进行约束和优化。本发明专利技术方法能显著提升复杂场景下遥感图像变化检测的语义一致性与边界清晰度，同时避免计算量的增加。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于风格对齐和边缘约束的遥感图像变化检测方法及系统，属于深度学习、图像处理和遥感图像分析。

技术介绍

1、随着遥感技术的飞速进步，卫星和航空遥感影像在各个领域中的应用日益广泛，成为地表覆盖变化监测、灾害评估以及城市规划等重大应用场景中不可或缺的核心数据源。这些影像不仅具有高分辨率和大范围覆盖的优势，还能提供连续、多时相的观测数据，为动态监测地表变化提供了宝贵的信息支持。尤其是在应对自然灾害、城市扩张、生态环境保护等实际问题时，遥感图像变化检测方法能及时捕捉和反映地物状态的微妙变化，从而为决策者提供科学依据和预警信息。因此，如何高效、准确地从多时相遥感数据中提取真实变化信息，成为当前遥感与计算机视觉交叉领域研究的重要课题，同时也推动了深度学习、图像处理和数据融合等技术的不断革新和应用。

2、然而，在实际应用过程中，多时相遥感影像由于受成像条件、光照变化、季节差异以及传感器参数波动等因素影响，往往表现出显著的非目标域风格差异，如色调偏移和纹理分布不一致等。这种风格干扰使得传统变化检测方法极易将这些非真实的风格变化误判为地表真实变化本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于风格对齐和边缘约束的遥感图像变化检测方法，其特征是，包括步骤如下：

2.根据权利要求1所述的基于风格对齐和边缘约束的遥感图像变化检测方法，其特征是，步骤S1所述的预处理包括裁剪、目视解释生成标签、缩放、增强操作及标准化处理。

3.根据权利要求1所述的基于风格对齐和边缘约束的遥感图像变化检测方法，其特征是，步骤S2所述的特征提取网络为ResNet-18。

4.根据权利要求1所述的基于风格对齐和边缘约束的遥感图像变化检测方法，其特征是，步骤S3所述的风格对齐首先提取时相1遥感图像特征的风格，在ADaIN处理中以通道级均值和标准差表示，随后对时相2遥...

【技术特征摘要】

1.基于风格对齐和边缘约束的遥感图像变化检测方法，其特征是，包括步骤如下：

2.根据权利要求1所述的基于风格对齐和边缘约束的遥感图像变化检测方法，其特征是，步骤s1所述的预处理包括裁剪、目视解释生成标签、缩放、增强操作及标准化处理。

3.根据权利要求1所述的基于风格对齐和边缘约束的遥感图像变化检测方法，其特征是，步骤s2所述的特征提取网络为resnet-18。

4.根据权利要求1所述的基于风格对齐和边缘约束的遥感图像变化检测方法，其特征是，步骤s3所述的风格对齐首先提取时相1遥感图像特征的风格，在adain处理中以通道级均值和标准差表示，随后对时相2遥感图像特征进行风格转移，与时相1风格对齐。

5.根据权利要求4所述的基于风格对齐和边缘约束的遥感图像变化检测方法，其特征是，步骤s3所述的风格对齐具体过程为：（1）对时相1的特征图f1进行全局平均池化，提取其通道级均值μ1与标准差σ1；（2）采用轻量级通道注意力网络生成可学习权重参数α与β；α控制时相1风格均值的融合强度，β动态调节时相1方差与中性方差的平衡比例；（3）将目标统计量用权重参数表示：

6.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永忠，孙启玉，杨公平，孙平，刘玉峰，崔苗苗，
申请(专利权)人：山东锋士信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：