[发明专利]一种基于深度特征的遥感图像变化检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于深度特征的遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括：

获取经过配准的不同时相的第一遥感图像和第二遥感图像；所述第一遥感图像和所述第二遥感图像的空间分辨率均高于设定阈值；

对所述第一遥感图像和所述第二遥感图像进行初步变化检测，确定所述第一遥感图像对应的第一变化图像块，及所述第二遥感图像对应的第二变化图像块；

基于所述第一变化图像块，确定所述第一遥感图像对应的第一特征提取图像块，并基于所述第二变化图像块，确定所述第二遥感图像对应的第二特征提取图像块；

将所述第一特征提取图像块和所述第二特征提取图像块分别输入至卷积神经网络模型，并获取由所述卷积神经网络模型输出的所述第一特征提取图像块的第一深度特征，及所述第二特征提取图像块的第二深度特征；

基于所述第一深度特征和欧氏所述第二深度特征进行相似性判断，确定变化检测结果；

所述对所述第一遥感图像和所述第二遥感图像进行初步变化检测，确定所述第一遥感图像对应的第一变化图像块，及所述第二遥感图像对应的第二变化图像块，包括：

对所述第一遥感图像和所述第二遥感图像进行逐像素对比，计算得到所述第一遥感图像和所述第二遥感图像对应像素对的光谱值之间的欧氏距离；

根据所述欧氏距离和设定阈值，将所述第一遥感图像和所述第二遥感图像中像素对的欧氏距离大于所述设定阈值的像素分别标记为1；

通过八邻域方向将标记为1的像素区域进行连接，生成所述第一遥感图像对应的第一变化图像块，及所述第二遥感图像对应的第二变化图像块。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一变化图像块，确定所述第一遥感图像对应的第一特征提取图像块，并基于所述第二变化图像块，确定所述第二遥感图像对应的第二特征提取图像块，包括：

分别计算所述第一变化图像块的第一面积、第一几何中心和第一外包矩形的第一长宽信息，及所述第二变化图像块的第二面积、第二几何中心和第二外包矩形的第二长宽信息；

删除所述第一遥感图像中第一面积小于面积阈值的第一变化图像块，得到第一目标图像块；

删除所述第一遥感图像中第二面积小于所述面积阈值的第二变化图像块，得到第二目标图像块；

根据所述第一几何中心和所述第一长宽信息，生成所述第一目标图像块对应的第一正方形区域；

根据所述第二几何中心和所述第二长宽信息，生成所述第二目标图像块对应的第二正方形区域；

提取所述第一遥感图像中位于所述第一正方形区域内的图像，得到所述第一特征提取图像块；

提取所述第二遥感图像中位于所述第二正方形区域内的图像，得到所述第二特征提取图像块。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一特征提取图像块和所述第二特征提取图像块分别输入至卷积神经网络模型，并获取由所述卷积神经网络模型输出的所述第一特征提取图像块的第一深度特征，及所述第二特征提取图像块的第二深度特征，包括：

对所述第一特征提取图像块和所述第二特征提取图像块进行重采样，得到重采样的第一特征提取图像块和第二特征提取图像块；

将所述重采样的第一特征提取图像块和第二特征提取图像块分别输入至所述卷积神经网络模型；

获取由所述卷积神经网络模型的最后全连接层分别输出的所述第一深度特征和所述第二深度特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一深度特征和所述第二深度特征进行相似性判断，确定变化检测结果，包括：

计算得到所述第一深度特征和所述第二深度特征之间的欧氏距离；

在所述欧氏距离大于目标阈值的情况下，确定所述第一遥感图像和所述第二遥感图像中存在变化图像块。