基于并行概率神经网络的SAR图像变化检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910941550.6
IPC分类号：G06T7/00;G06T7/30;G06K9/62;G06N3/04
申请日期：
2019-09-30
申请人：
西安电子科技大学

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著录项信息

专利名称	基于并行概率神经网络的SAR图像变化检测方法
申请号	CN201910941550.6	申请日期	2019-09-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-01-24	公开/公告号	CN110728665A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;3;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市雁塔区太白南路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	曾操;聂国篱;廖桂生
代理机构	西安睿通知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于并行概率神经网络的SAR图像变化检测方法，属于涉及遥感图像变化检测技术领域；具体地，本发明首先利用对数比值法和均值比值法生成两幅具有不同特征的差异图，然后利用K‑means方法分别对两幅差异图进行聚类，并分别选择若干个点作为训练数据导入网络。然后将两幅差异图输入网络，得到最终变化检测的图像。本发明方法采用了并行的两个概率神经网络，与单个概率神经网络相比，充分地结合了不同差异图的不同特征，使得最终的分类决策更加全面，从而有效地提高了变化检测的准确度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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