计算机工程

作者：逄涛, 张学敏, 姚亚洲, 高明柯

单位：1. 中国电子科技集团公司第三十二研究所, 上海 201808;2. 装备发展部军事代表局驻上海地区军事代表室, 上海 200082;3. 南京理工大学 计算机科学与工程学院, 南京 210094

关键词：遥感图像,变化检测,差异增强,深度学习,语义特征

基金：上海市科技创新行动计划（19510750200）。

遥感图像变化检测是识别同一区域前后时段两张图像之间像素级变化，能够精确判断目标区域状态变化。现有的遥感图像变化检测方法是在不同时间流中引入注意力机制来强化变化区域图像特征，并将其叠加以实现特征融合，不能有效地挖掘与应用不同时间流特征之间的关系。基于特征提取网络，提出一种在时间维度上基于像素位置偏移的图像特征差异增强方法。该方法可学习不同时相图像特征之间对应区域的像素变化偏移量，增强单时相特征图中发生变化区域和无关区域之间的特征差异。在此基础上，构建一个针对光学遥感图像中建筑物变化的检测框架，以ResNet18网络和多层感知机结构分别作为编码器、解码器，在LEVIR-CD、LEVIR-CD+和S2Looking 3个公开数据集上进行实验，结果表明，基于特征增强的图像变化检测方法的F1值分别为90.74%、86.11%和62.25%，相比目前最优的BIT方法分别提高了1.43、3.31和0.4个百分点。

来源：2023年第4期

《计算机工程》期刊编辑部

查看计算机工程杂志2023年第4期