[发明专利]一种基于复数神经网络的SAR图像变化检测方法在审
| 申请号： | 201810885528.X | 申请日： | 2018-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN109102015A | 公开（公告）日： | 2018-12-28 |
| 发明（设计）人： | 刘红英;王钟书;尚凡华;公茂果;杨淑媛;侯彪 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710065 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于复数神经网络的SAR图像变化检测方法，输入两幅原始SAR灰度图像，用传统方法得到初步差异图作为初步标签；根据初步标签，通过置信度检测筛选出两幅原始图像中部分像素块作为候选训练样本；构造一个包含3层复数全连接层和2层复数批归一化层的复数网络；从候选训练样本中按随机比例方法选出部分构造出复数训练样本，以此训练复数网络；利用已训练好的复数网络对两幅原始SAR图像直接构造出的测试复数样本进行测试，得到最终变化检测结果。本发明不仅充分利用了传统变化检测结果中的优势，而且表现了原始数据的特点，让神经网络更好学习到了两幅图像间的关系，从而得到了更好的变化检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 复数 变化检测 训练样本 复数神经网络 标签 测试复数 灰度图像 两幅图像 神经网络 原始数据 原始图像 网络 差异图 归一化 连接层 像素块 置信度 样本 筛选 测试 检测 表现 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于复数神经网络的SAR图像变化检测方法，其特征在于，输入两幅原始SAR灰度图像，利用初步差异图作为初步标签；根据初步标签，通过置信度检测筛选出两幅原始图像中部分像素块作为候选训练样本；构造一个包含3层复数全连接层和2层复数批归一化层的复数网络；从候选训练样本中按随机比例方法选出部分构造出复数训练样本，以此训练复数网络；利用已训练好的复数网络对两幅原始SAR图像直接构造出的测试复数样本进行测试，得到最终变化检测结果。
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