由于人口的增長,地球表面正經(jīng)歷持續(xù)的變化,采用遙感圖像變化檢測來分析與檢測地表變化是當(dāng)今研究領(lǐng)域的一大熱點。在過去的十年里,該技術(shù)引起越來越多的研究人員的廣泛關(guān)注,多種利用遙感圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行變化檢測的方法如雨后春筍般出現(xiàn),并且這些方法也被應(yīng)用到許多領(lǐng)域中,如災(zāi)難評估、土地規(guī)劃、視頻監(jiān)控以及森林預(yù)警等。但是由于遙感圖像的獲取容易受到各種雜波的干擾,導(dǎo)致圖像輪廓模糊,同時伴隨遙感技術(shù)的不斷成熟發(fā)展,所獲取的數(shù)據(jù)量也呈指數(shù)級增長,傳統(tǒng)的圖像變化檢測方法在檢測性能和效率上面臨巨大的考驗。最近幾年,深度學(xué)習(xí)以其優(yōu)秀的特征表征能力被應(yīng)用于計算機(jī)視覺與自然語言處理等領(lǐng)域,它突破了傳統(tǒng)圖像處理算法的約束,為遙感圖像處理注入了新鮮的血液。本文主要針對遙感圖像的變化檢測問題展開研究,通過設(shè)計不同的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,靈活實現(xiàn)問題驅(qū)動的變化檢測任務(wù)。本文重點包含以下工作:1.提出一種基于深度可分離卷積的遙感圖像變化檢測方法。該方法考慮圖像的聯(lián)合分布,將兩時刻圖像堆疊為一幅兩通道的圖像,每一通道為不同時刻的圖像塊,經(jīng)過這樣的處理,圖像變化檢測可以看作圖像分割問題,進(jìn)而以圖像語義分割中常見的全卷積網(wǎng)絡(luò)的變體U-Ne... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

基于深度可分離卷積的U-Net網(wǎng)絡(luò)

從而將兩個步驟分離開來。這樣就可以充分利用模型參數(shù)進(jìn)行表示學(xué)習(xí)，從而得到性能更好的模型。圖3.2 深度可分離卷積示意圖為了更好地說明深度可分離卷積相比傳統(tǒng)卷積的優(yōu)勢，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)的輸入維度為

2時刻圖像的輻射校正結(jié)果 (d)參考圖圖3.3 光學(xué)航空圖像 SZADA/1 數(shù)據(jù)集和輻射校正結(jié)果(a) 在 1時刻獲取的圖像 (b) 在 2時刻獲取的圖像(c) 2時刻圖像的輻射校正結(jié)果 (d)參考圖圖3.4光學(xué)航空圖像 TISZADOB/3 數(shù)據(jù)集和輻射校正結(jié)果(a) 在 1時刻獲取的圖?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]高分辨率圖像變化檢測及其在應(yīng)急災(zāi)害評估中的應(yīng)用研究[D]. 慕春芳.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2011



本文編號：3515681