基于组合差异图和卷积小波神经网络的SAR图像变化检测

作者：王世杰; 易稳; 姬楠楠; 王长鹏; 宋学力^*

来源：激光杂志, 2021, 42(01): 93-97.

DOI：10.14016/j.cnki.jgzz.2021.01.093

• 合成孔径雷达图像
• 变化检测
• 差异图像
• 卷积小波神经网络

合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像变化检测可以看作是一个分类过程,像素被分类为变化类和不变类。但是,差异图的质量影响了现有方法的检测精度。为了提供高质量的差异图,提出一种基于组合差异图和卷积小波神经网络(Convolutional-Wavelet Neural Network,CWNN)结合的SAR图像变化检测方法。首先,使用对数比算子、均值比算子和差分算子产生差异图,并使用简单的组合方法得到最终的差异图。然后,在差异图上使用分层模糊C均值获得变化类和不变化类的训练样本。最后,使用训练好的CWNN对所有像素进行分类。该方法提高了差异图的质量,为网络提供高质量的训练样本。真实SAR图像数据集上的实验结果表明,该方法提高了变化检测精度。

• 单位
  长安大学