[发明专利]基于半监督孪生网络的异质遥感图像变化快速检测方法

权利要求书

1.一种基于半监督孪生网络的异质遥感图像变化快速检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取变化前后的两幅异质遥感图像并进行配准；

以在ImageNet中预训练的两个相同结构的VGG子网络为基础构造所述半监督孪生网络，其中，两个所述VGG子网络在ImageNet中预训练后能够捕捉自然图像的低层级特征；

在两幅所述异质遥感图像的相同位置，分别提取少量以图像小块为单位的非变化区域，作为训练样本；

构造损失函数，通过最小化所述损失函数，训练所述半监督孪生网络中的高层级特征以适应两幅所述异质遥感图像，获得两幅所述异质遥感图像的同质特征；

以两幅所述异质遥感图像作为所述半监督孪生网络输入，提取变化差异图；

利用Otsu算法对所述变化差异图二值化，得到最终的变化检测图；

所述VGG子网络具有多尺度多层次结构，以能够保证所述高层级特征和所述低层级特征的分离；

所述VGG子网络具有如下三个特征：一是无全连接层，但具有图像局部信息的卷积层和池化层，用于提取具有局部信息的特征；二是两个所述VGG子网络的权值已预训练于ImageNet中，在ImageNet训练之后，两个所述VGG子网络能够捕捉自然图像的低层级特征；三是将卷积层3-4、卷积层4-4和卷积层5-4作为同质变换特征输出的单元。

2.根据权利要求1所述的基于半监督孪生网络的异质遥感图像变化快速检测方法，其特征在于，对所述卷积层3-4、所述卷积层4-4和所述卷积层5-4输出的所述同质变换特征进行批标准化处理。

3.根据权利要求2所述的基于半监督孪生网络的异质遥感图像变化快速检测方法，其特征在于，将两个所述VGG子网络的所述卷积层3-4、所述卷积层4-4和所述卷积层5-4的权值设置为可调节。

4.根据权利要求3所述的基于半监督孪生网络的异质遥感图像变化快速检测方法其特征在于，所述损失函数为如下公式(1)：

其中，表示BN^n，m在第k个通道中(i，j)位置的输出；W_m、H_m和C_m分别是BN^n，m的宽度、高度和通道数。

5.根据权利要求4所述的基于半监督孪生网络的异质遥感图像变化快速检测方法，其特征在于，所述变化差异图通过如下公式(2)和公式(3)得到，其中，所述公式(2)和所述公式(3)分别为

其中，所述公式(2)中的m∈{3，4，5}；

I_d＝D₃+G(D₄)+G(D₅) (3)

其中，公式(3)中的I_d为变化差异图，G(·)是双线性插值函数。

6.根据权利要求5所述的基于半监督孪生网络的异质遥感图像变化快速检测方法，其特征在于，采用公式(4)进行二值化，所述公式(4)如下：

I_b＝Otsu(I_d) (4)

其中，所述公式(4)中的Otsu(·)是Otsu二值化函数。

7.根据权利要求1所述的基于半监督孪生网络的异质遥感图像变化快速检测方法，其特征在于：在发生变化的区域，利用天空基手段获取变化前后的两幅所述异质遥感图像。