基于MA与对象融合的遥感图像变化检测方法-武汉大学学报·信息科学版.PDFVIP

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2019-05-01 发布于天津
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基于MA与对象融合的遥感图像变化检测方法-武汉大学学报·信息科学版.PDF

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第卷第期计算机工程年月图形图像处理文章编号文献标志码中图分类号基于与对象融合的遥感图像变化检测方法窦方正孙汉昌孙显刁文辉付琨中国科学院电子学研究所北京中国科学院大学北京北京跟踪与通信技术研究所北京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中文引用格式窦方正孙汉昌孙显等基于与对象融合的遥感图像变化检测方法计算机工程英文引用格式地物目标的变化检测遥感图像的变化检测在各领概述域具有广泛的应用如城市规划灾害预测和战场情图像变化检测是指通过对同一区域不同时间观报分析等因此开展遥感图像变化检测方法的研究测的图像进行处理和分析确定目标变化