申请/专利权人：天津大学

申请日：2023-12-01

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876880A

主分类号：G06V20/13

分类号：G06V20/13;G06V20/10;G06V10/42;G06V10/80

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.12#公开

摘要：本发明涉及高光谱遥感图像处理领域，更具体地，涉及一种端到端的基于波段选择的高光谱图像变化检测方法。本发明所述方法构建了一个端到端的基于波段选择的高光谱图像变化检测网络，通过消除波段冗余对变化检测的负面影响，从而促进变化检测的性能，并针对宽间隔波段间的特征分布的差异设计了特定波段的空间注意力模块，以增强空间特征的提取。采用本发明所述的高光谱图像变化检测方法，可以有效地提高高光谱图像变化检测的准确率。

主权项：1.一种端到端的基于波段选择的高光谱图像变化检测算法，包括下列步骤：1基于深度学习的波段选择模块的构造构建一个基于深度学习的波段选择模块。该模块将通过挖掘全维度高光谱图像的波段相关性从而选择出对变化检测关键的波段子集。2特征提取网络的构造构造一个由特定波段空间注意力模块级连而成的特征提取网络。将步骤1中获得的波段子集送入特征提取网络中，提取判别性的变化特征。3多尺度融合变化检测器的构造构造多尺度融合的变化检测器。将步骤2提取到的特征送入到变化检测器中得到预测的变化检测的结果。4损失函数的构造构造损失函数。通过最小化预测损失和选择损失来分别训练网络的变化检测能力和约束波段选择的结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学 端到端的基于波段选择的高光谱图像变化检测算法

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