一种基于无监督深度神经网络的异质图像变化检测方法
基本信息
| 申请号 | CN201710022541.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN106875380A | 公开（公告）日 | 2017-06-20 |
| 申请公布号 | CN106875380A | 申请公布日 | 2017-06-20 |
| 分类号 | G06T7/00(2017.01)I;G06T7/11(2017.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 公茂果;马晶晶;王志锐;武越;刘嘉;李豪;王善峰;张普照 | 申请（专利权）人 | 山东新蓝海科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 西安吉盛专利代理有限责任公司 | 代理人 | 西安电子科技大学;山东新蓝海科技股份有限公司 |
| 地址 | 272000 山东省济宁市高新区产学研基地H5楼401 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及一种基于无监督深度神经网络的异质图像变化检测方法，包括如下内容：对两幅同一地区不同时相的异质图像配准，利用深度神经网络以图像1所有点的邻域信息为输入，重构图像2的邻域信息，得到初始重构映射函数，获取初始差异图；选取样本点，重新训练深度神经网络，得到最终的重构映射函数；利用最终的重构映射函数，获取差异图，得到最终的变化检测结果。本发明首先适用于异质图像的变化检测，避免了对原始图像的预处理环节，同时一定程度上减少信息的丢失问题，具有受噪声影响小，变化检测结果精度高等优点。 |
