[发明专利]一种基于深度学习的遥感图像变化检测方法在审
| 申请号： | 201910165691.3 | 申请日： | 2019-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN109993727A | 公开（公告）日： | 2019-07-09 |
| 发明（设计）人： | 巩丹超;刘超;韩昱;龚辉;张丽;刘松林;秦进春;李新涛 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军61540部队 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/33 |
| 代理公司： | 北京市鼎立东审知识产权代理有限公司 11751 | 代理人： | 陈佳妹 |
| 地址： | 710054 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的遥感图像变化检测方法，包括获取同一地区的不同时间的遥感图像；对所述遥感图像进行预处理；对所述预处理后的图像进行图像转化，并提取不同时间的遥感图像之间的差异特征；根据所述差异特征训练深度学习模型以获得遥感图像变化检测模型；根据所述遥感图像变化检测模型对不同时间的遥感图像进行变化检测。该方法结合深度学习与差异图提取，通过求差异图得出同一区域不同年份的两张遥感图像之间的差异，反应图像疑似局部变化特征，然后通过分类区分差异图中变化部分以获得标注样本，并在此基础上进行样本扩容，以达到提高检测精确率的目的；然后通过该样本集对深度学习算法进行训练，从而得到稳定的检测算法模型。 | ||
| 搜索关键词： | 遥感图像 变化检测 差异图 预处理 差异特征 样本 学习 反应图像 检测算法 局部变化 同一区域 图像转化 学习算法 样本集 扩容 标注 年份 图像 分类 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取同一地区的不同时间的遥感图像；对所述遥感图像进行预处理；对所述预处理后的图像进行图像转化，并提取不同时间的遥感图像之间的差异特征；其中，所述对预处理后的图像进行图像转化，包括：将所述不同时间的遥感图像进行图像色彩匹配；将所述不同时间的遥感图像依次进行灰度处理、归一化处理以及坐标匹配；根据所述差异特征训练深度学习模型以获得遥感图像变化检测模型；根据所述遥感图像变化检测模型对不同时间的遥感图像进行变化检测。
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