一种基于轻量级交错结构与粗细粒度融合的遥感影像变化检测方法

本发明公开了一种基于轻量级交错结构与粗细粒度融合的遥感影像变化检测方法，包括：1、预处理遥感图像变化检测数据集中的图像；2、构建网络模型M2M‑LINet，并初始化超参数；M2M‑LINet包括粗粒度定位阶段、细节聚焦阶段和解码预测阶段，其中：粗粒度定位阶段通过CALM模块获取输入的双时相图像粗粒度特征映射并对变化信息进行初步定位；细节聚焦阶段包括交错组合的LCB模块和LTB模块；解码预测阶段通过边缘感知增强模块EAEM增强图像的边缘特征，通过LTB模块和卷积预测头进行解码预测；3、训练和验证M2M‑LINet，对其参数调优，得参数最优的网络模型M2M‑LINet；4、利用参数最优的M2M‑LINet，预测出检测结果。本发明以低计算成本，提升了遥感图像的变化检测精度，能准确检测小目标及边界变化。