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一种基于深度学习的多时相SAR图像变化检测方法

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本发明公开了一种基于深度学习的多时相SAR图像变化检测方法，与现有技术相比，以超像素为单位，将邻域信息带入分类，进行聚类，抑制了矩形patch产生时的人为干扰，降低了聚类的不确定性，也抑制了影响SAR图像可解释性的斑点噪声。并且本发明将变化检测作为两个阶段的分类，抑制了大量由斑噪引起的虚警。在第一阶段，我们简单地将DI聚集成变化和无变化的类。在第二阶段，基于斑噪引起的变化与真实物体的变化之间的内在差异，我们采用低秩稀疏分解(LRSD)进行预处理。LRSD的低秩项使斑噪引起的假变化恢复到原来的状态，而稀疏项将斑噪从图像中分离出来，大大削弱了斑噪对后续分类的影响。

著录项

公开/公告号CN111080678B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-01

原文格式PDF
申请/专利权人重庆大学;
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申请/专利号CN201911413117.1
发明设计人张新征;刘过;苏杭;李道通;周喜川;
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申请日2019-12-31
分类号G06V20/13(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/82(20220101);G06T7/246(20170101);G06T7/11(20170101);G06K9/62(20220101);
代理机构50212 重庆博凯知识产权代理有限公司;
代理人胡逸然
地址 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号
入库时间 2022-08-23 13:03:56

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