基于局部-全局特征耦合与边界引导的遥感图像建筑物变化检测OA北大核心CSTPCD
Building change detection in remote sensing images based on local-global feature coupling and boundary guidance
针对现有变化检测方法局部特征和全局特征难以兼顾、变化对象和背景之间分界模糊的问题,提出了一种基于局部-全局特征耦合与边界引导的遥感图像建筑物变化检测方法.该方法在编码阶段采用并行的卷积神经网络和Transformer分别提取遥感图像的局部特征与全局表示.在不同尺度下,使用局部-全局特征耦合模块融合局部特征和全局特征表示,以增强图像特征的表达能力.引入边界引导分支获取变化对象的先验边界信息,使其引导变化图突出建筑物的结构特征,促进边界精确定位.该方…查看全部>>
The existing change detection methods are difficult to balance local features and global features,and the boundary between change objects and backgrounds is blurred,so this paper proposed a remote sensing image building change detection method based on local-global feature coupling and boundary guidance.In the encoding stage,the method adopted parallel con-volutional neural network and Transformer to extract the local features and global representation of re…查看全部>>
郑剑;柴岚康;于祥春
江西理工大学信息工程学院,江西赣州 341000江西理工大学信息工程学院,江西赣州 341000江西理工大学信息工程学院,江西赣州 341000
计算机与自动化
遥感图像变化检测卷积神经网络Transformer特征耦合边界引导
remote sensing imageschange detectionconvolutional neural networkTransformerfeature couplingboundary guidance
《计算机应用研究》 2024 (6)
1888-1892,5
江西省自然科学基金资助项目(20224BAB212013)
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