[发明专利]一种基于曲线波SAE的高分辨SAR图像变化检测方法有效
| 申请号： | 201710571602.6 | 申请日： | 2017-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN107358261B | 公开（公告）日： | 2020-05-01 |
| 发明（设计）人： | 焦李成;屈嵘;孟繁荣;张丹;杨淑媛;侯彪;马文萍;刘芳;尚荣华;张向荣;唐旭;马晶晶 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06K9/34;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 徐文权 |
| 地址： | 710065 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于曲线波SAE的高分辨SAR图像变化检测方法，根据两幅配准后的同一地区不同时相的SAR图像构建训练数据集并进行归一化；构建三层堆栈自编码网络；从数据集中选择样本训练网络；得到显著性区域图；修改选择样本的尺寸大小和自编码网络每层神经元个数，得到两个尺度下的显著性区域，将这两个尺度下的显著性区域合并得到最终显著性区域，提取对应两幅图像的显著性区域；构建曲线波堆栈自编码网络；选择样本训练得到该尺度下变化检测结果图；得到多个尺度下的变化检测结果，并将这些变化检测结果通过阈值合并为最终的变化检测结果。本发明引入曲线波SAE的变化检测，在特征域作差异图，避免了SAR图像噪声干扰，提高了检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 曲线 sae 分辨 sar 图像 变化 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于曲线波SAE的高分辨SAR图像变化检测方法，其特征在于，根据两幅配准后的同一地区不同时相的SAR图像构建训练数据集并进行归一化；构建三层堆栈自编码网络，从数据集中选择20％样本送入自编码网络中训练网络，将数据集送入训练好的自编码网络中得到显著性区域图，修改选择样本的尺寸大小和自编码网络每层神经元个数，得到两个尺度下的显著性区域，将这两个尺度下的显著性区域合并得到最终显著性区域，从最终显著性区域中提取对应第一图像和第二图像的显著性区域，选取训练数据集，构建曲线波堆栈自编码网络，从数据集中选择20％样本送入曲线波堆栈自编码网络中训练网络；将数据集送入训练好的曲线波堆栈自编码网络中得到该尺度下变化检测结果图；修改选择样本的尺寸大小和曲线波堆栈自编码网络中每层神经元个数，得到多个尺度下的变化检测结果，并将这些变化检测结果通过阈值合并为最终的变化检测结果。
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