摘要
本发明公开了一种基于状态驱动离散扩散模型的遥感图像变化检测方法,所述方法包括获取遥感样本图像;通过训练集与验证集对构建的基于状态驱动离散扩散模型的遥感图像变化检测模型进行模型训练,获取最优遥感图像变化检测模型;且遥感图像变化检测模型包括基于状态转换的前向扩散模型、深度网络模型、反向扩散模型以及分类器模块;根据所述最优遥感图像变化检测模型实现对测试集中双时相高分辨率遥感图像的变化检测。本发明针对现有遥感变化检测模型在整合局部特征、全局上下文及边缘细节时的协同挑战,提出一种融合策略,为提升变化检测的效率与精度提供了新的解决思路。
技术关键词
遥感图像变化检测
高分辨率遥感图像
交叉注意力机制
深度网络模型
图像像素
多尺度
编码特征
状态转换概率
编码器模块
特征金字塔网络
网络模块
非线性
像素点
表达式
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交叉注意力机制
虚拟试穿方法
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模特
多尺度特征金字塔
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