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摘要
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，我们提出了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...
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