基于Transformer的遥感图像变化检测方法

Remote Sensing Image Change Detection With Transformers remote sensing image change detection（遥感图像变化检测）是遥感图像处理领域的一个重要任务，旨在检测和识别遥感图像中的变化。然而，高分辨率遥感图像的变化检测仍然具有挑战性，主要是由于场景中物体的复杂度和高分辨率图像中的噪音干扰。 在传统的变化检测方法中，通常使用传统的图像处理技术，例如图像差分、图像阈值分割等。然而，这些方法往往不能很好地处理高分辨率图像中的噪音干扰和场景中物体的复杂度。 近年来，Transformer模型在自然语言处理和计算机视觉领域中取得了巨大的成功。Transformer模型的自注意机制使其能够很好地处理长期依赖关系和复杂的上下文关系。因此，使用Transformer模型来检测遥感图像中的变化是一种非常有前途的方法。 本文提出了一种基于Transformer的遥感图像变化检测方法，称为双时态图像Transformer（BIT）。BIT模型能够很好地处理高分辨率图像中的噪音干扰和场景中物体的复杂度，实现了高精度的变化检测。 BIT模型的工作流程可以分为四个步骤： 1. 首先，使用CNN主干网（ResNet）从输入图像对中提取高级语义特征。这一步骤可以提取出图像中的基本特征，例如边缘、纹理等。 2. 然后，将两个不同时间特征图转换为一组紧凑的语义标签。这一步骤可以将图像中的高级语义特征转换为紧凑的标签，方便后续的处理。 3. 再使用Transformer编码器在两个标签集中对全局信息进行建模。这一步骤可以将图像中的全局信息进行建模，实现了图像中的长期依赖关系的建模。 4. 最后，使用Transformer解码器将生成的含有全局信息丰富的标签重新投影到像素空间中。这一步骤可以将图像中的变化检测结果可视化出来。 BIT模型的优点在于可以很好地处理高分辨率图像中的噪音干扰和场景中物体的复杂度。同时，BIT模型也可以实现高精度的变化检测，满足遥感图像变化检测的需求。 BIT模型是一种基于Transformer的遥感图像变化检测方法，可以很好地处理高分辨率图像中的噪音干扰和场景中物体的复杂度，实现了高精度的变化检测。