基于DBN与对象融合的遥感图像变化检测方法

摘要：

在高分辨率光学遥感图像变化检测中,多数面向对象的方法只能利用简单的特征组合得到对象特征,难以进行高层特征的设计和提取.针对该问题,提出一种基于深度置信网络和对象融合的图像变化检测方法.将变化检测转化为二分类问题,并把图像像素作为分类单元,在特征学习和分类阶段设计多尺度的图像特征学习和分类方法,以充分利用图像目标的上下文信息.在此基础上设计基于对象的分类融合方法,对利用深度置信网络分类得到的结果进行融合,从而减小局部噪声的影响.在QucikBird影像数据集上的实验结果表明,该方法可有效提高图像变化检测的准确率.

关键词：图像变化检测、遥感图像、深度置信网络、对象融合、多尺度特征

所属期刊栏目：44

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金61302170

在线出版日期：2018-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：294-298,304