基于生成对抗网络的多光谱图像变化检测方法

摘要

本发明公开一种基于生成对抗网络的多光谱图像变化检测方法，解决现有方法检测精度低和对噪声敏感的问题。实现步骤为：1)设定判别分类网络D和生成网络G的结构及目标函数，以及生成网络G生成的图像与真实图像的距离系数λ；2)获得两个不同时相的图像的差异图ID；3)对ID进行划分，获得初始变化检测结果，并根据该结果，将两个不同时相划分为标记和未标记数据，组成训练集合；4)用判别分类网络D和生成网络G组成分类网络W，并运用训练集合对其训练，获得训练后的判别分类网络D'；5)将两个不同时相图像输入到该判别分类网络D'中，获得最终的变化检测结果。本发明具有检测精度高，鲁棒性强的优点，可应用于图像理解或模式识别。