基于深度堆栈网络的极化SAR影像变化检测方法

作者：焦李成; 屈嵘; 张佳琪; 唐旭; 杨淑媛; 侯彪; 马文萍; 刘芳; 尚荣华; 张向荣; 张丹; 马晶晶

来源：2017-06-12, 中国, ZL201710440095.2.

本发明公开了一种基于深度堆栈网络的极化SAR影像变化检测方法,包括：1)得配准后两幅样本图像的极化散射矩阵S1及配准后两幅待检测图像的极化散射矩阵S2；2)生成极化协方差矩阵C；3)对极化协方差矩阵C进行预处理；4)得特征矩阵F1；5)人工标记配准后两幅样本图像的变化检测标准图；6)得基于图像块的特征矩阵F21；7)得配准后两幅待检测图像对应的基于图像块的特征矩阵F22；8)构建训练数据集D的特征矩阵W1及测试数据集T的特征矩阵W2；9)构建基于深度堆栈网络的极化SAR影像变化检测模型；10)对模型进行训练；11)根据训练后的模型对特征矩阵F22进行变化检测,该方法能够实现极化SAR影像的变化检测,操作较为简单。

• 单位
  西安电子科技大学