公开(公告)号：CN115830088A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211645512.4

申请日：2022-12-20

Applicant: 衢州学院

Inventor： 汪骏 ,  牛三库 ,  曾非 ,  杨开元 ,  项新宇 ,  王芹

IPC: G06T7/33 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G01S13/90

Abstract: 本发明公开了一种基于双邻域异构图的合成孔径雷达图像变化检测方法，首先对两副SAR图像上的像素点进行空间距离分析，以构建空间邻域点集，同时局部约束邻域，以构建约束强度邻域点集；以SAR图像的像素点为双邻域异构图的顶点，将顶点及其空间邻域点设定为异构图的空间相似边，并将顶点及其约束强度邻域点设定为异构图的约束强度相似边；依据相似性规则分别为空间相似边和约束强度相似边赋予权重值，以此完成单时刻双邻域异构图模型的建立。通过比较双邻域异构图局部结构来完成变化信息度量，进而对变化度量结果进行分类处理，生成变化检测结果图。本发明方法在有效抑制相干斑噪声的同时能进一步提高变化检测方法的准确度。

公开(公告)号：CN115829996A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211645513.9

申请日：2022-12-20

Applicant: 衢州学院

Inventor： 汪骏 ,  周兆忠 ,  曾非 ,  徐鑫鹏 ,  项新宇 ,  王芹

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于深度特征图的无监督合成孔径雷达图像变化检测方法，其实现步骤是：首先生成均值比差异图。然后利用模糊C均值聚类算法对差异图进行三分类处理，生成包含变化区域、不变化区域和不确定区域的初始结果图，并在初始结果图的变化区域和不变化区域内，分别选取像素做为伪标签；以伪标签为中心在两时刻SAR图像上划分图像块，组建训练样本集。接着将训练样本集对卷积神经网络模型进行训练，训练后进行变化检测分析，获取包含变化和非变化类别概率的预测结果图。再构建深度特征图能量函数，并利用最小割算法对其进行优化，以生成最终的变化结果图。本发明在抗噪能力和检测精度方面具有明确优势。