[发明专利]一种基于差异特征迭代增强的高质量变化检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于差异特征迭代增强的高质量变化检测方法，其特征在于，所述方法包括：

通过噪声模拟干扰，确定特征差异质量对变化检测结果的影响；

利用U-Net提取多尺度卷积特征；

构建IDET模块，从两个输入的多尺度卷积特征中生成差异信息，并进行迭代细化，获取各个尺度的高质量特征差异图；

将各尺度的高质量特征差异图输入由多个卷积模块构建的从粗到细的策略中生成各尺度变化图，再将各尺度变化图融合生成最终变化图。

2.根据权利要求1所述的一种基于差异特征迭代增强的高质量变化检测方法，其特征在于，所述构建IDET模块为：

τ_*(R_*)＝MLP(Norm(Z))+Z,

Z＝MSA(Norm(R_*))+R_*

其中，τ_*代指τ_ref(·)、τ_que(·)网络，R_*代指多尺度特征R_x、R_y，输入的多尺度特征先经由Norm和MSA组成的残差单元，结果记为Z，再输入由Norm和MLP组成的残差单元，获得R_x、R_y中的长距离信息，MLP为多层感知器，Norm为归一化层，MSA为多头自注意力机制；

通过MLP和Norm生成两个长距离特征的差异信息过程函数如下：

其中，τ_ref(R_x)为输入x的多尺度特征R_x经参考变化网络所得到的长距离信息，τ_que(R_y)为输入y的多尺度特征R_y经查询变化网络所得到的长距离信息；

在τ_diff(·)中有：

IDET的整个过程表述为：

其中，为得到迭代更新细化的特征差异。

3.根据权利要求1所述的一种基于差异特征迭代增强的高质量变化检测方法，其特征在于，所述将各尺度的高质量特征差异图输入由多个卷积模块构建的从粗到细的策略中生成各尺度变化图具体为：

其中，l表示尺度数，是l尺度上得到的迭代更新细化的特征差异，表示尺度l上融合的结果，Conv1_*()代指各个尺度所对应的卷积模块，“[·]”表示连接操作，将其与初始特征差异D输入卷积层来提取l尺度上的变化图M^l：

and M⁰＝Conv3(D)

其中，Conv2_l()是l尺度上的第二个卷积模块，Conv3()用于从初始特征差异D中生成初始变化图M⁰的第三个卷积模块。

4.根据权利要求1所述的一种基于差异特征迭代增强的高质量变化检测方法，其特征在于，所述最终变化图为：

M＝Conv4([M⁰,...,M^L])

其中，Conv4()是由12×3×3×2个卷积滤波器组成的第四个卷积模块；该模块输入M^*为各个尺度输出的变化图。

5.一种基于差异特征迭代增强的高质量变化检测装置，其特征在于，所述装置包括：处理器和存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器调用存储器中存储的程序指令以使装置执行权利要求1-4中的任一项所述的方法步骤。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时使所述处理器执行权利要求1-4中的任一项所述的方法步骤。