公开(公告)号：CN111967526B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202010845118.X

申请日：2020-08-20

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 史闻博 ,  陈璨 ,  马嘉晋 ,  鲁宁

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T7/194

Abstract: 本发明公开了一种基于边缘映射和深度学习的遥感图像变化检测方法及系统，检测系统包括：边缘检测模块，用于提取出高分辨率遥感图像的边缘信息；边缘二值化模块，用于将初步获取的边缘映射图进一步转换为二值图像；预分类模块，用于获取双时相高分辨率遥感图像中显著的变化/未变化区域；训练样本筛选模块，用于通过超像素分割理论来从预分类结果中筛选训练样本；深度神经网络检测模块，用于对双时相高分辨率遥感图像进一步检测出更精确的变化/未变化区域。本发明可以通过基于边缘映射的预分类算法和基于降噪自动编码器的神经网络模型有效地提取出高分辨率遥感图像对中的变化信息。

公开(公告)号：CN111967526A

公开(公告)日：2020-11-20

申请号：CN202010845118.X

申请日：2020-08-20

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 史闻博 ,  陈璨 ,  马嘉晋 ,  鲁宁

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/32 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T7/194

Abstract: 本发明公开了一种基于边缘映射和深度学习的遥感图像变化检测方法及系统，检测系统包括：边缘检测模块，用于提取出高分辨率遥感图像的边缘信息；边缘二值化模块，用于将初步获取的边缘映射图进一步转换为二值图像；预分类模块，用于获取双时相高分辨率遥感图像中显著的变化/未变化区域；训练样本筛选模块，用于通过超像素分割理论来从预分类结果中筛选训练样本；深度神经网络检测模块，用于对双时相高分辨率遥感图像进一步检测出更精确的变化/未变化区域。本发明可以通过基于边缘映射的预分类算法和基于降噪自动编码器的神经网络模型有效地提取出高分辨率遥感图像对中的变化信息。