技术特征：
技术总结
本发明公开了一种深度卷积神经网络结合形态学检测图像变化的方法，对已配准的不同时相的遥感图像进行分割；对分割后的图像进行旋转和镜像，然后将不同时相对应位置的遥感图像合并为8通道的图像；将得到的8通道的图像数据输入到SegNet网络模型中进行训练，输出2通道的图像；对图像采用并操作对图像进行孔洞填充，然后采用腐蚀操作去除噪声信息，得到图像处理模型；对待预检测数遥感图像进行分割后输入到上一步模型中进行处理，输出图像；把输出的图像合并为原始待检测遥感图像的大小，即完成图像变化检测。本发明采用深度卷积神经网络结合形态学的方法，检测精度高，有效去噪，方法简单，对建筑物变化检测具有较高的准确性和鲁棒性。
技术研发人员：徐梦溪;吴晓彬;朱斌;王鑫;石爱业;陈哲;韩磊
受保护的技术使用者：南京工程学院;河海大学
技术研发日：2018.05.02
技术公布日：2018.11.13