CN116543297A - 一种基于时期耦合的遥感变化检测方法 - Google Patents

一种基于时期耦合的遥感变化检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于时期耦合的遥感变化检测方法，通过特征提取模块分别提取双时间遥感图像的三种尺寸特征图，将双时间遥感图像的三种尺寸特征图中相同尺寸的双时间特征图输入时期耦合注意模块输出差异特征图；然后将任一时间的三种差异特征图输入特征对齐模块，将差异特征图进行对齐实现多层次的信息收敛，输出对齐特征图；最后将对齐特征图输入检测头模块，分别进行上采样和卷积操作，并通过获取最大值的参数的操作生成最终的变化检测结果。本发明利用注意力机制，避免对于无关区域的过度关注，增强对于真正变化区域的关注，通过特征对齐和跨尺度融合，以适应遥感图像中目标大小不同的特点，并获得更丰富的上下文信息，检测结果更加准确。

Description

一种基于时期耦合的遥感变化检测方法
技术领域
本申请属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于时期耦合的遥感变化检测方法。
背景技术
变化检测的目的是通过多时间遥感图像监测同一几何区域的差异，它已广泛应用于土地覆盖测绘、城市扩张估计和灾害损害评估。随着精密传感器的快速发展，人们可以获取大规模高分辨率的遥感图像，这也引发了对智能变化监测的需求。然而，由于不同的拍摄周期所导致的成像条件的不同，如季节更替、光照变化和物体改造等，这对变化检测会产生干扰。
为了应对不相关的变化和复杂的对象，人们尝试了大量基于卷积神经网络的研究。其主要思想在于合并某些促进上下文信息建模的方案，这对于区分更改与共享对象至关重要。其中，多级特征融合策略是首屈一指的，它结合了促进目标定位的低级特征和丰富语义信息的高级特征。此外，人们广泛研究并采用了几种方案来扩大接受域的范围，包括深化结构、扩展卷积和注意机制。值得注意的是，注意机制已经以各种形式进化，如通道注意可以重新校准通道级特征反应，而空间注意则能够突出与任务相关的空间特征。由卷积引导的具有局部特征的多层次特征图对于变化检测任务中的时空上下文信息建模至关重要。然而，卷积缺乏建模长期依赖关系的能力，因此留下了很大的改进空间。此外，两种现成的变化检测的方法都没有解决在获取不同特征之前的多时间图像之间的直接交互问题。
发明内容
本申请的目的是提供一种基于时期耦合的遥感变化检测方法，以解决以上问题，引入了一种轻量级的时期耦合注意模块，它以全局的视角将多时表征结合起来，并将关注点引导到实际变化的区域。
为了实现上述目的，本申请技术方案如下：
一种基于时期耦合的遥感变化检测方法，包括：
构建并训练检测模型，所述检测模型包括特征提取模块、时期耦合注意模块、特征对齐模块和检测头模块；
获取待检测的双时间遥感图像，通过特征提取模块分别提取双时间遥感图像的三种尺寸特征图；
将双时间遥感图像的三种尺寸特征图中相同尺寸的双时间特征图输入时期耦合注意模块，对特征图进行耦合，输出差异特征图；
将任一时间的三种差异特征图输入特征对齐模块，将差异特征图进行对齐实现多层次的信息收敛，输出对齐特征图；
将对齐特征图输入检测头模块，分别进行上采样和卷积操作，并通过获取最大值的参数的操作生成最终的变化检测结果。
进一步的，所述分别将双时间遥感图像的三种尺寸特征图中相同尺寸的双时间特征图输入时期耦合注意模块，对特征图进行耦合，输出差异特征图，包括：
将相同尺寸的双时间特征图通过一层3×3卷积，将特征的通道数压缩为原来的一半，得到一次通道压缩后的特征图；
将一次通道压缩后特征图的分别通过一层1×1卷积，将通道数压缩为原来的四分之一，得到二次通道压缩后的特征图作为跨期注意力的Q特征；
将一次通道压缩后特征图分别进行多级平均池化，并在通道维度进行连接操作，得到连接后的特征；
将连接后的特征分别进行线性变换，将通道数压缩为原来的四分之一，得到的特征作为跨期注意力的K特征；
将连接后的特征再次分别进行线性变换，通道数不变，得到的特征作为跨期注意力的V特征；
将跨期注意力的Q特征行转置操作，并分别与跨期注意力的K特征进行乘法操作，分别得到对应的第一注意力图；
将第一注意力图进行耦合操作，得到差异的注意力图；
将差异的注意力图进行转置操作，并分别与对应的跨期注意力的V特征进行乘法操作，再与一次通道压缩后特征图进行相加操作，得到差异特征图。
进一步的，所述将任一时间的三种差异特征图输入特征对齐模块，将差异特征图进行对齐实现多层次的信息收敛，输出对齐特征图，包括：
将同一时间i的三种差异特征图表示为t∈{1,2,3}；
将差异特征图进行上样操作，与差异特征图/>的尺度对齐，并通过一层3×3卷积细化特征，再与特征图/>进行加法操作，得到特征图/>
将特征图进行上样操作，与差异特征图/>的尺度对齐，并通过一层3×3卷积细化特征，然后与特征图/>进行加法操作，得到对齐特征图Pi。
进一步的，所述检测模型的损失函数为：
Ltotal＝L(P,G)+L(P1,G)+L(P2,G)
其中，L(*,*)表示交叉熵损失，G表示地面实际标签，P表示变化检测结果，P1，P2表示双时间遥感图像对应的对齐特征图。
本申请提出的一种基于时期耦合的遥感变化检测方法，在双分支结构的基础上，采用轻量级的时期耦合注意模块和特征对齐模块。首先，时期耦合注意模块将同一卷积神经网络(CNN)主干提取的双时间图像的层内特征图进行耦合操作以全局的视角将多时表征结合起来，输出差异图。其次，特征对齐模块对差异图特征进行对齐，将空间信息丰富的低级特征和语义丰富的高级特征之间进行逐步校准，以实现多层次的信息收敛。最后通过获取最大值的参数的操作生成最终的预测图。本申请利用注意力机制，避免对于无关区域的过度关注，增强对于真正变化区域的关注，通过特征对齐和跨尺度融合，以适应遥感图像中目标大小不同的特点，并获得更丰富的上下文信息，检测结果更加准确。
附图说明
图1为本申请基于时期耦合的遥感变化检测方法流程图；
图2为本申请检测模型示意图；
图3为本申请实施例时期耦合注意模块示意图；
图4为本申请实施例特征对齐模块示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种基于时期耦合的遥感变化检测方法，充分利用了时期耦合和特征校准对齐的方法，实现双时间遥感图像的准确变化检测。包括：
步骤S1、构建并训练检测模型，所述检测模型包括特征提取模块、时期耦合注意模块、特征对齐模块和检测头模块。
本申请构建的检测模型如图2所示，包括特征提取模块、时期耦合注意模块、特征对齐模块和检测头模块。其中特征提取模块采用CNN主干网络，检测头模块应用Argmax检测头，时期耦合注意模块和特征对齐模块将在下面的具体实施步骤中进行详细的阐述。
关于网络模型的训练，是本领域比较成熟的技术，这里不再赘述。
步骤S2、获取待检测的双时间遥感图像，通过特征提取模块分别提取双时间遥感图像的三种尺寸特征图。
为了尽可能多的提取光学遥感图像的低级特征和高级特征，首先将待检测的双时间遥感图像输入检测模型的特征提取模块中，其中双时间遥感图像是两个不同时间采集的遥感图像。本实施例中特征提取模块采用CNN主干网络对图像特征进行提取，CNN主干分别提取了双时间遥感图像的三种尺寸特征图，特征尺寸分别为
步骤S3、将双时间遥感图像的三种尺寸特征图中相同尺寸的双时间特征图输入时期耦合注意模块，对特征图进行耦合，输出差异特征图。
为了更好获取特征的上下文信息，本实施例中将CNN主干提取的三种尺寸特征图输入时期耦合注意模块，利用时期耦合注意机制，避免过度关注无关对象，将注意转向真正变化的区域。
在一个具体的实施例中，时期耦合注意模块如图3所示，时期耦合注意模块可以抑制与任务无关的差异并突出具有真正变化区域。
本实施例中时期耦合注意模块，执行如下操作：
S31.将相同尺寸的双时间特征图分别通过一层3×3卷积，将特征的通道数压缩为原来的一半，得到一次通道压缩后的特征图。
本实施例中，双时间遥感图像分别得到三种尺寸的特征图，即每种尺寸的特征图均有两个，分别表示为其中t∈{1,2,3}，表示每种尺寸，特征尺寸为/>下标中的1和2分别表示不同间遥感图像对应的特征图。
将特征通过一层3×3卷积，将特征的通道数压缩为原来的一半，一次通道数压缩后的特征为/>其尺度为/>
S32.将一次通道压缩后特征图的分别通过一层1×1卷积，将通道数压缩为原来的四分之一，得到二次通道压缩后的特征图作为跨期注意力的Q特征。
本步骤将特征分别通过一层1×1卷积，将通道数压缩为原来的四分之一，特征的尺度为/>最终输出的特征即为跨期注意力的/>
S33.将一次通道压缩后特征图分别进行多级平均池化，并在通道维度进行连接操作，得到连接后的特征。
本步骤将特征分别进行多级平均池化，并在通道维度进行连接操作，连接后的特征为/>特征尺度为/>
S34.将连接后的特征分别进行线性变换，将通道数压缩为原来的四分之一，得到的特征作为跨期注意力的K特征。
本步骤将特征分别进行线性变换，将通道数压缩为原来的四分之一，特征的尺度为/>最终输出的特征即为跨期注意力的/>
S35.将连接后的特征再次分别进行线性变换，通道数不变，得到的特征作为跨期注意力的V特征。
本步骤将特征再次分别进行线性变换，通道数不变，特征的尺度为/>最终输出的特征即为跨期注意力的/>
S36.将跨期注意力的Q特征行转置操作，并分别与跨期注意力的K特征进行乘法操作，分别得到对应的第一注意力图。
本步骤将特征进行转置操作，并分别与/>进行乘法操作，分别得到注意力图/>计算公式如下：
其中,代表乘法操作，/>的尺度为/>
S37.将第一注意力图进行耦合操作，得到差异的注意力图。
本步骤将注意力图进行耦合操作，得到差异的注意力图/>计算公式如下：
其中，abs(·)表示取绝对值操作，softmax(·)表示激活函数。
S38.将差异的注意力图进行转置操作，并分别与对应的跨期注意力的V特征进行乘法操作，再与一次通道压缩后特征图进行相加操作，得到差异特征图。
本步骤将差异的注意力图进行转置操作，并分别与/>进行乘法操作，其次与特征/>进行相加操作，输出差异特征图/>计算公式如下：
其中，表示加法操作。
本实例中，时期耦合注意模块突出了遥感图像的变化区域，具有丰富的语义信息。
为将各层特征进行对齐融合并获取更丰富的纹理信息，本实施例中将时期耦合注意模块处理后的特征输入特征对齐模块，如图4所示，具体步骤参见步骤S4。
步骤S4、将任一时间的三种差异特征图输入特征对齐模块，将差异特征图进行对齐实现多层次的信息收敛，输出对齐特征图。
本实施例任一时间遥感图像，经过上述步骤的处理，都可以得到三种差异特征图，表示为i∈{1,2}，t∈{1,2,3}。i等于1时表示第一时间，i等于2时表示第二时间，则第一时间遥感图像对应的三种差异特征图表示为/>t∈{1,2,3}；第二时间遥感图像对应的三种差异特征图表示为/>t∈{1,2,3}。
本步骤将同一个时间的三种差异特征图输入特征对齐模块，即第一时间的三种差异特征图输入到一个特征对齐模块，第二时间的三种差异特征图输入到另一个特征对齐模块。特征对齐模块既可以将各个层次的线索进行对齐融合，重新校准了各个层次差异的响应，特征对齐模块如图4所示，执行如下的操作：
S41.将同一时间i的三种差异特征图表示为t∈{1,2,3}。
本实施例步骤S3处理后的差异特征图i∈{1,2}，t∈{1,2,3}，尺寸为将同一时间i的三种差异特征图/>输入特征对齐模块。
S42.将差异特征图进行上样操作，与差异特征图/>的尺度对齐，并通过一层3×3卷积细化特征，再与特征图/>进行加法操作，得到特征图/>
本步骤将差异特征图进行上样操作，与差异特征图/>的尺度对齐，得到尺度为/>的特征，并通过一层3×3卷积细化特征，然后与特征图/>进行加法操作，得到特征图/>i∈{1,2}，计算公式如下：
其中，Conv1×1(·)是具有3×3卷积核的卷积操作，UP(·)表示上采样操作，Concat(*,*)表示通道连接操作。
S43.将特征图进行上样操作，与差异特征图/>的尺度对齐，并通过一层3×3卷积细化特征，然后与特征图/>进行加法操作，得到对齐特征图Pi。
本步骤将特征图进行上样操作，与差异特征图/>的尺度对齐，得到尺度为的特征，并通过一层3×3卷积细化特征，然后与特征图/>进行加法操作，得到对齐特征图Pi，i∈{1,2}，计算公式如下：
步骤S5、将对齐特征图输入检测头模块，分别进行上采样和卷积操作，并通过获取最大值的参数的操作生成最终的变化检测结果。
本步骤将步骤S4输出的对齐特征图P1，P2进行上采样和3×3卷积操作，并通过获取最大值的参数的操作生成最终的变化预测结果P，计算公式如下：
P＝Argmax(Conv1×1(UP(P1))，Conv1×1(UP(P2)))
其中Argmax(*,*)表示获取最大值的参数的操作。
本实施设计了时期耦合注意模块和特征对齐模块，时期耦合注意模块主要利用注意力机制，避免对于无关区域的过度关注，增强对于真正变化区域的关注。特征对齐模块通过特征对齐和跨尺度融合，以适应遥感图像中目标大小不同的特点，并获得更丰富的上下文信息。
在另一个具体的实施例中，训练所述检测模型时，将输出的特征图与地面实际标签计算损失，利用损失对模型训练进行监督，关于模型的训练是本领域比较成熟的技术，这里不再赘述。在训练时，将变化检测结果P，对齐特征图P1，P2与地面实际标签计算损失，用损失监督模型训练，总损失函数Ltotal的计算公式如下：
Ltotal＝L(P,G)+L(P1,G)+L(P2,G)；
其中L(*,*)表示交叉熵损失，G表示地面实际标签，P表示变化检测结果，P1，P2表示双时间遥感图像对应的对齐特征图。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (4)

1.一种基于时期耦合的遥感变化检测方法，其特征在于，所述基于时期耦合的遥感变化检测方法，包括：
构建并训练检测模型，所述检测模型包括特征提取模块、时期耦合注意模块、特征对齐模块和检测头模块；
获取待检测的双时间遥感图像，通过特征提取模块分别提取双时间遥感图像的三种尺寸特征图；
将双时间遥感图像的三种尺寸特征图中相同尺寸的双时间特征图输入时期耦合注意模块，对特征图进行耦合，输出差异特征图；
将任一时间的三种差异特征图输入特征对齐模块，将差异特征图进行对齐实现多层次的信息收敛，输出对齐特征图；
将对齐特征图输入检测头模块，分别进行上采样和卷积操作，并通过获取最大值的参数的操作生成最终的变化检测结果。
2.根据权利要求1所述的基于时期耦合的遥感变化检测方法，其特征在于，所述分别将双时间遥感图像的三种尺寸特征图中相同尺寸的双时间特征图输入时期耦合注意模块，对特征图进行耦合，输出差异特征图，包括：
将相同尺寸的双时间特征图通过一层3×3卷积，将特征的通道数压缩为原来的一半，得到一次通道压缩后的特征图；
将一次通道压缩后特征图的分别通过一层1×1卷积，将通道数压缩为原来的四分之一，得到二次通道压缩后的特征图作为跨期注意力的Q特征；
将一次通道压缩后特征图分别进行多级平均池化，并在通道维度进行连接操作，得到连接后的特征；
将连接后的特征分别进行线性变换，将通道数压缩为原来的四分之一，得到的特征作为跨期注意力的K特征；
将连接后的特征再次分别进行线性变换，通道数不变，得到的特征作为跨期注意力的V特征；
将跨期注意力的Q特征行转置操作，并分别与跨期注意力的K特征进行乘法操作，分别得到对应的第一注意力图；
将第一注意力图进行耦合操作，得到差异的注意力图；
将差异的注意力图进行转置操作，并分别与对应的跨期注意力的V特征进行乘法操作，再与一次通道压缩后特征图进行相加操作，得到差异特征图。
3.根据权利要求1所述的基于时期耦合的遥感变化检测方法，其特征在于，所述将任一时间的三种差异特征图输入特征对齐模块，将差异特征图进行对齐实现多层次的信息收敛，输出对齐特征图，包括：
将同一时间i的三种差异特征图表示为t∈{1,2,3}；
将差异特征图进行上样操作，与差异特征图/>的尺度对齐，并通过一层3×3卷积细化特征，再与特征图/>进行加法操作，得到特征图/>
将特征图进行上样操作，与差异特征图/>的尺度对齐，并通过一层3×3卷积细化特征，然后与特征图/>进行加法操作，得到对齐特征图Pi。
4.根据权利要求1所述的基于时期耦合的遥感变化检测方法，其特征在于，所述检测模型的损失函数为：
Ltotal＝L(P,G)+L(P1,G)+L(P2,G)
其中，L(*,*)表示交叉熵损失，G表示地面实际标签，P表示变化检测结果，P1，P2表示双时间遥感图像对应的对齐特征图。
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