【摘 要】
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针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像变化检测中单一尺度图像特征无法有效表达细节信息的问题,文章提出了一种融合多尺度深度特征的无监督SAR图像变化检测方
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,工业安全与应急技术安徽省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61701154,41601452),安徽省重点研发计划资助项目(1704a0802124),安徽省自然科学基金资助项目(1808085QF185),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JZ2017YYPY0237)
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针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像变化检测中单一尺度图像特征无法有效表达细节信息的问题,文章提出了一种融合多尺度深度特征的无监督SAR图像变化检测方法。首先,利用平稳小波变换(stationary wavelet transform,SWT)将差异图分解为多个高、低频分量,并将这些分量独立重构成不同尺度下的差异图;然后,利用模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)对差异图进行预分类,依据预分类的结果从差异图中选取可靠的训练样本;最后,利用卷积神经网络(
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