61、二元衍射光学元件与卫星影像变化检测的创新应用

二元衍射光学元件与卫星影像变化检测的创新应用

在当今科技领域，光学元件和卫星影像处理技术正不断取得新的突破。二元衍射光学元件在图像检测精度提升方面展现出显著效果，而基于卫星影像的变化检测技术也在借助自监督学习方法取得进展。本文将深入探讨这两方面的内容。

二元衍射光学元件提升图像检测精度

二元衍射光学元件在图像检测领域具有重要作用。它能够显著提高从SVHN数据集中检测图像的精度。由于SVHN数据集包含了各种光照条件、调色板和图像位置角度，这一结论很可能可以推广到其他类似数据集，在这些数据集中，物体的结构对于分类很重要，而颜色则不是关键因素。

计算得到了用于光学系统光瞳函数相位切趾的二元光学元件。这个光学元件能通过至少一个颜色通道，在光轴上的某个值处增加光学系统的焦深。计算出的光学元件可用于机器视觉中的图像检测问题，例如在仓储设施中使用机器人时。通过使用适当的训练数据集，所得结果可以推广到其他任务，如铁路车辆技术状况监测、船舶和近海结构物的分类检查等。此外，这种方法还可以进一步扩展到其他基于无人机的遥感任务，如人员或车辆跟踪、街道事件检测等。

卫星影像变化检测的自监督预训练方法

在卫星影像变化检测中，带注释的图像稀缺且获取成本高，但每天都会产生大量未标记的图像。为了利用这些数据学习更适合变化检测的图像表示，研究人员探索了利用Sentinel - 2时间序列的时间一致性来获得可用的自监督学习信号的方法。

1. 研究背景

每天由机载和星载传感器产生大量的遥感图像，可用于监测地球状态。欧洲哥白尼计划发射的Sentinel - 2卫星具有高重访率，使得变化检测能够实现对森林监测、城市化映射和灾害监测等动态