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摘要
本发明公开了一种基于DS证据融合的极化SAR图像语义变化检测方法,主要解决现有技术无法进行语义级变化检测及边缘定位差的问题。其方案为：输入两时相极化SAR图像及真实语义变化图；在两时相图像上生成训练集和测试集；构造卷积神经网络,并用训练集训练；测试集通过训练好网络得到语义变化特征,并将其输入到分类器中得到语义变化概率；通过差异算子生成两时相差异图,并对其初始化标记场；在标记场上通过马尔可夫随机场建模得到最终标记场,计算其变化概率,并将该变化概率与语义变化概率进行融合,得到语义变化检测结果。本发明实现了语义级变化检测,增强了变化边缘的定位,增强了对噪声的鲁棒性,可用于极化SAR图像目标识别。
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