基于DBN与对象融合的遥感图像变化检测方法

• 作者: 付琨 刁文辉 孙显 孙汉昌 窦方正
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 294-298,304
• 页数: 6页
• 分类号: TP751
• 字数: 3919字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2018.04.047

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QucikBird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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付琨	中国科学院电子学研究所	44	461	12.0	19.0
2	孙显	中国科学院电子学研究所	30	367	11.0	18.0
3	窦方正	中国科学院电子学研究所	2	18	2.0	2.0
7	刁文辉	中国科学院电子学研究所	2	18	2.0	2.0
8	孙汉昌		1	16	1.0	1.0