[发明专利]一种基于脉冲耦合神经网络的房屋变化检测方法在审
| 申请号： | 201710937428.2 | 申请日： | 2017-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN107578040A | 公开（公告）日： | 2018-01-12 |
| 发明（设计）人： | 汤玉奇;韩特;朱紫薇;苏瑞雪;孙莉 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司11002 | 代理人： | 王莹,吴欢燕 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于脉冲耦合神经网络的房屋变化检测方法，包括分别对第一时相影像L1和第二时相影像L2进行预处理、提取形态学房屋特征影像和分割处理，以处理后得到的处理单元为神经元采用脉冲耦合神经网络影像分析法分别提取第一房屋区域多维脉冲信号和第二房屋区域多维脉冲信号，根据第一房屋区域多维脉冲信号和第二房屋区域多维脉冲信号确定房屋变化区域。本发明提供的基于脉冲耦合神经网络的房屋变化检测方法，通过以处理单元为神经元用脉冲耦合神经网络影像分析法从处理后的形态学房屋特征影像中提取房屋区域多维脉冲信号，最终确定变化的房屋区域，检测结果更加精准，检测效率更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 脉冲 耦合 神经网络 房屋 变化 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于脉冲耦合神经网络的房屋变化检测方法，其特征在于，包括：分别对第一时相影像L1和第二时相影像L2进行影像配准；分别对所述经过影像配准后的第一时相影像L1和所述经过影像配准后的第二时相影像L2进行相对辐射校正；分别提取所述经过相对辐射校正后的第一时相影像L1的第一形态学房屋特征影像MBI1和所述经过相对辐射校正后的第二时相影像L2的第二形态学房屋特征影像MBI2；将所述第一形态学房屋特征影像MBI1分割成多个第一处理单元，将所述第二形态学房屋特征影像MBI2分割成多个第二处理单元；以所述多个第一处理单元为神经元采用脉冲耦合神经网络影像分析法提取所述第一形态学房屋特征影像MBI1的第一房屋区域多维脉冲信号，以所述多个第二处理单元为神经元采用脉冲耦合神经网络影像分析法提取所述第二形态学房屋特征影像MBI2的第二房屋区域多维脉冲信号；根据所述第一房屋区域多维脉冲信号和所述第二房屋区域多维脉冲信号确定房屋变化区域。
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