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申请/专利权人：重庆交通大学
摘要：本发明属于光学遥感图像变化检测技术领域，尤其涉及一种弱化季节性因素影响的光学遥感图像变化检测方法，首先分别提取时相图1和时相图2的空间特征和季节特征；之后，通过交叉注意力机制，将将时相图1的空间特征季节特征与时相图2的季节特征空间特征融合，得到重建图1重建图2。这样，重建图1就与时相图2的季节特征相同，而重建图2则与时相图1的季节特征相同。再然后，将时相图1、时相图2以及重建图1、重建图2联结，进行变化检测。通过这样的方式，可以尽可能的规避季节性变化到来的干扰，从而保证光学遥感图像变化检测的可靠性。本方法可以有效减少季节性变化带来的干扰和噪声，提升光学遥感图像变化检测的准确性和可靠性。
主权项：1.一种弱化季节性因素影响的光学遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取时相数据集；时相数据集包括多组图像对，每组图像对包括两张不同时相的图像，分别记为时相图1和时相图2；S2、对于时相训练集的每组图像对，分别提取时相图1和时相图2的空间特征和季节特征；S3、对于时相训练集的每组图像对，将时相图1的空间特征与时相图2的季节特征通过交叉注意力机制进行融合，得到重建图1；将时相图2的空间特征与时相图1的季节特征通过交叉注意力机制进行融合，得到重建图2；S4、对于时相训练集的每组图像对，按照预设的方式将时相图1、时相图2与其对应的重建图1、重建图2联结，得到用于变化检测模型训练的训练图像组；S5、根据训练图像组中的图像属性，对变化检测模型的参数进行适应性设置；并使用S4得到的各训练图像组对变化检测模型进行训练；S6、获取待检测的双时相图对，所述双时相图对包括两张用于变化检测的图像；对双时相图对进行S2-S4的处理后，输入S5训练好的变化检测模型中进行变化检测，得到变化检测结果。
全文数据：
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百度查询： 重庆交通大学 一种弱化季节性因素影响的光学遥感图像变化检测方法
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