基于波段选择的端到端高光谱图像变化检测网络
图像与视频处理
2023-11-17 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
对于高光谱图像变化检测（HSI-CD），一个关键挑战是减少波段冗余，因为仅少数波段对变化检测至关重要，而其他波段可能不利。然而，大多数现有 HSI-CD 方法直接从全维 HSI 中提取变化特征，导致特征判别力下降。为解决此问题，我们提出了一种带波段选择的端到端高光谱图像变化检测网络（ECDBS），其有效保留关键波段以提升变化检测。该网络的主要组成部分是基于深度学习的波段选择模块与级联的波段特定空间注意力（BSA）块。波段选择模块可与后续 CD 模型无缝集成以进行联合优化与端到端推理，而非作为独立于变化检测的步骤。BSA 块采用定制策略从每个波段提取特征。与通常使用的均匀处理所有波段的特征提取策略不同，BSA 块考虑了广泛间隔波段间特征分布的差异，从而提取更充分的变化特征。在三个广泛使用 HSI-CD 数据集上的实验评估证明了我们所提方法相对于其他最先进技术的有效性与优越性。
引用
@article{arxiv.2307.12327,
title = {End-to-end Hyperspectral Image Change Detection Network Based on Band Selection},
author = {Qingren Yao and Yuan Zhou and Chang Tang and Wei Xiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.12327},
year = {2023}
}