TRNet:基于遥感影像的三通道区域增强变化检测网络
TRNet: triple-channel region-enhancement network for change detection based on remote sensing image
三峡大学a. 水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室; b. 计算机与信息学院, 湖北 宜昌 443002
摘要
遥感影像变化检测任务是遥感领域的研究重心之一，目前大多为深度学习方法，主要采用单通道或孪生网络提取特征，能够较为有效地提取变化特征。但是随着遥感影像分辨率的不断升高，单一化的特征提取方式易受无关细节信息的影响，从而导致检测结果中变化和未变化区域分割能力不足。为此，提出一种全新的三通道区域增强变化检测网络，从多个角度增强特征提取能力。首先构建了三通道区域增强编码器，利用三个特征提取通道定向提取相似性信息、全面性信息和差异性信息，并且在编码器每个层级使用区域分离增强模块，能够将通道1和3增强通道2，有利于取得更好的变化区域分割效果；其次设计了层级交互指导融合解码器，通过高层级特征和低层级特征之间的交互指导，实现不同层级特征间的有效融合；最后使用基于信息熵的自适应权重来优化损失函数，通过给高熵区域更多的关注，来改善网络模型的训练过程。在常用数据集上的实验结果表明，与对比网络相比，所提网络能够取得更优的检测精度。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(41901341,42101469)
湖北省自然科学基金资助项目(2024AFB867)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0067
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第11期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3484-3489
文章编号: 1001-3695(2024)11-041-3484-06
发布历史
[2024-05-07] 优先出版
[2024-11-05] 印刷出版
引用本文
石卫超, 宋宝贵, 管宗胜, 等. TRNet:基于遥感影像的三通道区域增强变化检测网络 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (11): 3484-3489. (Shi Weichao, Song Baogui, Guan Zongsheng, et al. TRNet: triple-channel region-enhancement network for change detection based on remote sensing image [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (11): 3484-3489. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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