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摘要
针对注意力机制模块处理SAR图像变化检测任务时精度低且噪声多的问题，本研究提出了一种改进的高分辨率SAR图像注意力机制变化检测方法，以ResNet-34结构为基础添加改进的卷积注意力机制模块，并根据SAR图像中噪声难抑制的特性设计差异生成模块，对差值和对数比计算结果进行加权融合与阈值分析以提升变化检测的效果。在基于高分三号影像构建的高分辨率SAR图像变化检测数据集上开展模型训练与预测，实验结果表明与STANet、DSAMNet、SNUNet相比，提出的改进网络预测情况和参考样本最为相似，有效抑制了斑点噪声，评价指标精度优于其他方法，其中F1值分别提升了9.1%、8.0%和5.1%，验证了该方法在大规模数据集的变化检测任务中具有更高的精度。
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