[发明专利]基于生成对抗网络的多光谱图像变化检测方法

摘要

本发明公开一种基于生成对抗网络的多光谱图像变化检测方法，解决现有方法检测精度低和对噪声敏感的问题。实现步骤为：1)设定判别分类网络D和生成网络G的结构及目标函数，以及生成网络G生成的图像与真实图像的距离系数λ；2)获得两个不同时相的图像的差异图ID；3)对ID进行划分，获得初始变化检测结果，并根据该结果，将两个不同时相划分为标记和未标记数据，组成训练集合；4)用判别分类网络D和生成网络G组成分类网络W，并运用训练集合对其训练，获得训练后的判别分类网络D'；5)将两个不同时相图像输入到该判别分类网络D'中，获得最终的变化检测结果。本发明具有检测精度高，鲁棒性强的优点，可应用于图像理解或模式识别。

主权项

1.一种基于生成对抗网络的多光谱图像变化检测方法，包括：(1)分别设定判别分类网络D，生成网络G的结构及它们对应的目标函数fD和fG，并设定生成网络G生成的图像与真实图像之间距离L1的系数λ；(2)运用变化矢量分析方法CVA获得两幅不同时相的图像I1和I2的差异图；(3)运用最大类间方差法Otsu将差异图划分为变化和未变化两类，获得初始变化检测结果；(4)根据初始的变化检测结果，将不同时相的图像I1和I2均划分为标记数据和未标记数据，组成训练集合；(5)使用判别分类网络D和生成网络G组成分类网络W，运用训练集合对分类网络W进行训练，直到判别分类网络D的目标函数fD收敛，获得训练完成后的判别分类网络D'；(6)将两幅不同时相的图像I1和I2输入到训练完成后的判别分类网络D'中，以对这两幅图像进行变化和未变化的类别划分，获得最终的变化检测结果图。