文件名称：dcvaVHROptical:深度变化向量分析
文件大小：35KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 13:05:34
Python
DCVA：VHR光学图像中的变化检测 深度更改矢量分析（DCVA）更改检测（CD）方法的实现，用于非常高分辨率（VHR）的光学图像。 DCVA通过一个预先训练的网络处理变化前和变化后的图像，并提取双时相深层特征，以供CD框架中的后续处理。 有关详细信息，请阅读以下文章： Saha，S.，Bovolo，F。和Bruzzone，L.，2019年。无监督的深度变化矢量分析，用于VHR图像中的多变化检测。 IEEE Transactions on Earthscience and Remote Sensing，57（6），第3677-3693页。 如果发现该代码有用，请引用该论文。 该算法的主要部分在dcva.py中。 其他文件提供支持功能。 输入参数在options.py中定义。 他们之中有一些是： dataPath ：一个.mat文件，其中更改前和更改后的图像另存为2个变量（preChan
【文件预览】：
dcvaVHROptical-master
----networksForFeatureExtraction.py(10KB)
----saturateSomePercentile.py(875B)
----dcvaUnequalRowColumn.py(49KB)
----requirements.txt(157B)
----data()
--------README(161B)
----dcva.py(35KB)
----LICENSE(1KB)
----options.py(3KB)
----trainedNet()
--------RGBIR()
--------RGB()
----README.md(4KB)
----result()
--------README(72B)
----__pycache__()
--------saturateSomePercentile.cpython-37.pyc(1KB)
--------options.cpython-37.pyc(2KB)
--------networks.cpython-36.pyc(19KB)
--------networks.cpython-37.pyc(11KB)