基于混合网络的异源遥感图像变化检测

为了更加准确地进行异源遥感图像的变化检测任务,提出了一种基于混合网络的异源遥感图像变化检测算法。利用伪孪生网络提取异源遥感图像块间空间维度的变化特征,利用早期融合网络提取异源遥感图像块间光谱维度的变化特征,将2支网络提取的特征进行融合,并将融合后的变化特征输入到sigmoid层进行二分类检测。同时,在伪孪生网络中加入对比损失函数,通过优化对比损失函数,使得在特征空间中,未变化图像对的空间特征差异更小,变化图像对的空间特征差异更大,以提升网络的区分能力和收敛速度。      

用于遥感图像变化检测的全尺度特征聚合网络

变化检测(CD)是遥感的一项重要任务,通常面临许多伪变化和较大的尺度变化。目前的方法主要侧重于对差异特征的建模,忽略了从原始图像中提取足够的信息,影响了特征的识别能力,难以稳定地区分出变化区域。针对以上问题,提出了一种全尺度特征聚合网络(FFANet)来更充分地利用原始图像特征,促使生成的特征表示在语义上更丰富、在空间上更准确,从而提高了网络对小目标和目标边缘的检测性能。同时,拓展了深监督来结合多尺度的预测图,以促使不同对象在更合适的尺度上进行检测,从而提升了网络对对象尺度变化的鲁棒性。在CDD数据集上,相比于基线网络,所提方法仅增加了1.01×10⁶的参数量,就将F₁分数提升了0.034。     

基于互信息相似性度量的多时相遥感图像配准

图像配准是多源图像分析的基础，特别是对于多时相遥感图像的变化检测，图像配准的性能直接影响到变化检测的实现。针对当前利用互信息实现图像配准时出现的稳健性问题，本文提出一种新的多时相遥感图像配准方法，在计算互信息时引入图像的梯度信息，作为多时相遥感图像配准的相似性度量准则，并在配准过程中应用多分辨率分析技术，使得图像配准在提高稳健性的同时减少运算量。将此方法用于变化检测中的多时相遥感图像配准实验，结果显示该方法比直接应用灰度互信息的配准方法具有更好的稳健性。     

一种变化检测的新算法

变化检测技术是遥感图像应用中的关键技术之一。在分析变化检测算法的基础上，提出了一种新的变化检测算法，该算法主要由三步组成：差图像的优化获取、变化区域的准确检测、目标阴影的修正。仿真结果表明了本文所提算法对变化目标的检测准确可靠，且对背景有较强的鲁棒性。     

基于单类分类的航空遥感影像变化检测

航空遥感影像的变化检测在城市规划等领域发挥着重要作用。文章提出一种基于单类分类的变化检测方法，通过对不同时相的航空遥感影像进行单类分类，提取针对该兴趣类别的变化信息。该方法仅需要兴趣类别的训练样本，由训练样本确定一个距离阈值，实现单类分类和变化检测。虽然简化了参数设置和样本训练，但实验结果表明，该方法与最近邻方法具有相近的变化检测精度。     

基于电子地图的港口舰船目标变化检测

文章利用电子地图进行配准、提取海岸轮廓线并对其等间距采样,从中提取关键拐角点,并根据条件确定潜在的舰船停靠区域对其规则化。再将不同时相候选区的分割结果进行差分运算,然后将其沿水平垂直方向投影,找到超过平均投影能量的最大区间,判定舰船变化区间。该算法可以避免大范围的无用搜索,提高检测识别算法的效率。