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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开了一种高光谱图像域适应变化检测方法、设备及软件产品，首先运用相关性对齐损失，旨在最大程度地减少由成像时间变化所导致的图像分布差异，从而避免网络过度捕捉非关键的变化。同时，本发明还引入通道注意力机制，以强化差异图像的特征表现，进而帮助网络更精准地发现细微的变化。最后，本发明采用Kullback‑Leibler散度损失来融合两个分支所提取特征，从而进一步增强网络对变化检测的精确性。
主权项：1.一种高光谱图像域适应变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将同一地区第一个时间点获取的高光谱遥感图像和第二个时间点获取的高光谱遥感图像其中，C、H、W分别指高光谱遥感图像的光谱维度，长度，宽度，基于孪生网络提取T1和T2的深度特征T1fea和T2fea，并通过深度特征构建差异深度特征FDF；步骤2：基于孪生网络提取T1和T2的深度特征T1fea和T2fea，并且根据深度特征构建相关性对齐损失步骤3：基于通道注意力机制的卷积神经网络，提取T1和T2的增强差值特征FDI；步骤4：将差异深度特征FDF和增强差值特征FDI直接相加，获得融合特征FF；步骤5：基于Kullback-Leibler散度，构建FDF和FDI的损失函数促进特征融合，并将融合特征FF输入到Softmax层中，得到变化检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 高光谱图像域适应变化检测方法、设备及软件产品
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