图像差异信息的检测方法及装置、非易失性存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种图像差异信息的检测方法及装置、非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取第一目标图像和第二目标图像；对第一目标图像和第二目标图像进行序列化处理，得到第一特征图像；基于第一特征图像生成多个第二特征图像；对第一特征图像和多个第二特征图像进行特征均衡处理，得到多个第三特征图像；对第一特征图像、多个第二特征图像和第三特征图像进行融合处理，得到第三目标图像，其中，第三目标图像中包括：第一类信息和第二类信息，第一类信息用于记载第二目标图像相对于第一目标图像发生变化的部分图像，第二类信息用于记载第二目标图像相对于第一目标图像未发生变化的部分图像。化的部分图像。化的部分图像。

【技术实现步骤摘要】
图像差异信息的检测方法及装置、非易失性存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，具体而言，涉及一种图像差异信息的检测方法及装置、非易失性存储介质。

技术介绍

[0002]随着遥感传感器和空间技术的快速发展，能够轻易获得大量空间高分辨率遥感图像；通过对遥感图像进行分析可以捕捉到遥感图像对应的区域的细节变化，能够满足多种特定需求。相关技术中对遥感图像进行分析时着重考虑遥感图像的局部信息，因此，存在无法捕捉到遥感图像对应的区域的全局变化，导致分析结果准确率低。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种图像差异信息的检测方法及装置、非易失性存储介质，以至少解决由于相关技术对遥感图像进行检测分析时忽略遥感图像的全局信息造成的检测结果准确率低的技术问题。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种图像差异信息的检测方法，包括：获取第一目标图像和第二目标图像，其中，第一目标图像和第二目标图像为目标区域的在不同时刻的遥感图像；对第一目标图像和第二目标图像进行序列化处理，得到第一特征图像，其中，第一特征图像用于展示目标区域的全局特征信息；基于第一特征图像生成多个第二特征图像，其中，多个第二特征图像中每个第二特征图像用于展示在不同分辨率尺度下目标区域的变化特征分布信息；对第一特征图像和多个第二特征图像进行特征均衡处理，得到多个第三特征图像；对第一特征图像、多个第二特征图像和第三特征图像进行融合处理，得到第三目标图像，其中，第三目标图像中包括：第一类信息和第二类信息，第一类信息用于记载第二目标图像相对于第一目标图像发生变化的部分图像，第二类信息用于记载第二目标图像相对于第一目标图像未发生变化的部分图像。
[0006]可选地，对第一目标图像和第二目标图像进行序列化处理，得到第一特征图像，包括：将第一目标图像和第二目标图像按照预设叠加规则进行叠加，得到初始特征图像；将初始特征图像切割为大小相同的多个像素块；对多个像素块进行序列化处理，得到第一特征图像。
[0007]可选地，对多个像素块进行序列化处理，得到第一特征图像，包括：根据多个像素块中每个像素块的特征信息确定每个像素块的位置编码，其中，位置编码用于指示像素块在初始特征图像中的空间位置；根据位置编码将多个像素块排列成一个目标序列，得到完全相同的多个目标序列，并根据多个目标序列生成多个目标矩阵；利用第一激活函数对目标矩阵和目标序列进行处理，得到特征向量；依据位置编码将特征向量还原为第一特征图像。
[0008]可选地，基于第一特征图像生成多个第二特征图像，其中，多个第二特征图像中的
每个第二特征图像通过以下方法得到：在不同空洞参数下对输入特征图像进行空洞卷积，得到信息粒度不同的多个第四特征图像，其中，输入特征图像包括第一特征图像和目标第二特征图像，目标第二特征图像为当前位置层的上一位置层输出的第二特征图像；对多个第四特征图像和第一特征图像进行弱小目标强化处理，得到第一处理结果；同时，对多个第四特征图像进行边缘细化处理，得到第二处理结果；确定第一处理结果和第二处理结果的和，并根据和生成每个第二特征图像。
[0009]可选地，对多个第四特征图像和第一特征图像进行弱小目标强化处理，得到第一处理结果，包括：将多个第四特征图像中任意两个第四特征图像拼接为第五特征图像，得到多个第五特征图像；对多个第五特征图像中的每个第五特征图像进行归一化操作处理，得到多个第六特征图像，其中，组成每个第六特征图像的像素块对应的像素值均属于同一预设区间；利用第二激活函数对多个第六特征图像进行处理，得到处理后的第六特征图像，其中，处理后的第六特征图像为增强了弱小目标信息的第六特征图像，其中，处理后的第六特征图像为第一处理结果。
[0010]可选地，对多个第四特征图像进行边缘细化处理，得到第二处理结果，包括：获取多个目标差值，其中，多个目标差值为在同一空间位置的第三类像素块的第三像素值和第四类像素块的第四像素值的差值，第三类像素块和第四类像素块分别属于任意两个第四特征图像，多个目标差值指示的信息为第一特征图像中的边缘信息；将由多个目标差值组成的矩阵与预设矩阵进行卷积运算，得到卷积矩阵，其中，卷积矩阵对应的图像与第一特征图像中的边缘信息对应的图像相同，卷积矩阵对应的图像为第二处理结果。
[0011]可选地，对第一特征图像和多个第二特征图像进行特征均衡处理，得到多个第三特征图像，包括：依据多组预设参数对第一特征图像和多个第二特征图像进行融合，得到多个第三特征图像，其中，多组预设参数中每组预设参数包括：图像宽度、图像高度和图像深度。
[0012]可选地，对第一特征图像、多个第二特征图像和第三特征图像进行融合处理，得到第三目标图像，包括：确定多个目标图像组，其中，多个目标图像组中的每个图像组包括：第一特征图像以及与第一特征图像对应的第三特征图像，或者每个第二特征图像以及与每个第二特征图像对应的第三特征图像；按照预设顺序对多个目标图像组进行排列，得到图像组序列；按照预设顺序依次对多个目标图像组进行卷积，得到卷积结果；对由卷积结果生成的图像进行可视化处理，得到第三目标图像。
[0013]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种图像差异信息的检测装置，包括：获取模块，用于获取第一目标图像和第二目标图像，其中，第一目标图像和第二目标图像为目标区域的在不同时刻的遥感图像；第一处理模块，用于对第一目标图像和第二目标图像进行序列化处理，得到第一特征图像，其中，第一特征图像用于展示目标区域的全局特征信息；生成模块，用于基于第一特征图像生成多个第二特征图像，其中，多个第二特征图像中每个第二特征图像用于展示在不同分辨率尺度下目标区域的变化特征分布信息；第二处理模块，用于对第一特征图像和多个第二特征图像进行特征均衡处理，得到多个第三特征图像；第三处理模块，用于对第一特征图像、多个第二特征图像和第三特征图像进行融合处理，得到第三目标图像，其中，第三目标图像中包括：第一类信息和第二类信息，第一类信息用于记载第二目标图像相对于第一目标图像发生变化的部分图像，第二类信息用于记载第
二目标图像相对于第一目标图像未发生变化的部分图像。
[0014]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质中存储有计算机程序，其中，在非易失性存储介质所在设备通过运行计算机程序执行上述的图像差异信息的检测方法。
[0015]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为通过计算机程序执行上述的图像差异信息的检测方法。
[0016]在本申请实施例中，采用获取第一目标图像和第二目标图像，其中，第一目标图像和第二目标图像为目标区域的在不同时刻的遥感图像；对第一目标图像和第二目标图像进行序列化处理，得到第一特征图像，其中，第一特征图像用于展示目标区域的全局特征信息；基于第一特征图像生成多个第二特征图像，其中，多个第二特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像差异信息的检测方法，其特征在于，包括：获取第一目标图像和第二目标图像，其中，所述第一目标图像和所述第二目标图像为目标区域的在不同时刻的遥感图像；对所述第一目标图像和所述第二目标图像进行序列化处理，得到第一特征图像，其中，所述第一特征图像用于展示所述目标区域的全局特征信息；基于所述第一特征图像生成多个第二特征图像，其中，所述多个第二特征图像中每个第二特征图像用于展示在不同分辨率尺度下所述目标区域的变化特征分布信息；对所述第一特征图像和所述多个第二特征图像进行特征均衡处理，得到多个第三特征图像；对所述第一特征图像、所述多个第二特征图像和所述第三特征图像进行融合处理，得到第三目标图像，其中，所述第三目标图像中包括：第一类信息和第二类信息，所述第一类信息用于记载所述第二目标图像相对于所述第一目标图像发生变化的部分图像，所述第二类信息用于记载所述第二目标图像相对于所述第一目标图像未发生变化的部分图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一目标图像和所述第二目标图像进行序列化处理，得到第一特征图像，包括：将所述第一目标图像和所述第二目标图像按照预设叠加规则进行叠加，得到初始特征图像；将所述初始特征图像切割为大小相同的多个像素块；对所述多个像素块进行所述序列化处理，得到所述第一特征图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述多个像素块进行所述序列化处理，得到所述第一特征图像，包括：根据所述多个像素块中每个像素块的特征信息确定所述每个像素块的位置编码，其中，所述位置编码用于指示所述像素块在所述初始特征图像中的空间位置；根据所述位置编码将所述多个像素块排列成一个目标序列，得到完全相同的多个所述目标序列，并根据多个所述目标序列生成多个目标矩阵；利用第一激活函数对所述目标矩阵和所述目标序列进行处理，得到特征向量；依据所述位置编码将所述特征向量还原为所述第一特征图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一特征图像生成多个第二特征图像，其中，所述多个第二特征图像中的每个第二特征图像通过以下方法得到：在不同空洞参数下对输入特征图像进行空洞卷积，得到信息粒度不同的多个第四特征图像，其中，所述输入特征图像包括所述第一特征图像和目标第二特征图像，所述目标第二特征图像为当前位置层的上一位置层输出的第二特征图像；对所述多个第四特征图像和所述第一特征图像进行弱小目标强化处理，得到第一处理结果；同时，对所述多个第四特征图像进行边缘细化处理，得到第二处理结果；确定所述第一处理结果和所述第二处理结果的和，并根据所述和生成所述每个第二特征图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述多个第四特征图像和所述第一特征图像进行弱小目标强化处理，得到第一处理结果，包括：
将所述多个第四特征图像中任意两个第四特征图像拼接为第五特征图像，得到多个第五特征图像；对所述多个第五特征图像中的每个第五特征图像进行归一化操作处理，得到多个第六特征图像，其中，组成每个第六特征图像的像素块对应的像素值均属于同一预设区间；利用第二激活函数对所述多个第六特征图像进...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹林，刘祺，田澍，杜康宁，郭亚男，宋沛然，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：