一种基于无监督深度神经网络的异质图像变化检测方法

摘要

本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及一种基于无监督深度神经网络的异质图像变化检测方法，包括如下内容：对两幅同一地区不同时相的异质图像配准，利用深度神经网络以图像1所有点的邻域信息为输入，重构图像2的邻域信息，得到初始重构映射函数，获取初始差异图；选取样本点，重新训练深度神经网络，得到最终的重构映射函数；利用最终的重构映射函数，获取差异图，得到最终的变化检测结果。本发明首先适用于异质图像的变化检测，避免了对原始图像的预处理环节，同时一定程度上减少信息的丢失问题，具有受噪声影响小，变化检测结果精度高等优点。