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基于深度卷积神经网络的PolSAR图像变化检测方法

作者: 王剑 王英华 刘宏伟 何敬鲁

关键词: 极化合成孔径雷达 变化检测 区域合并 深度卷积神经网络

摘要:针对极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar ,PolSAR)图像变化检测问题,提出了结合区域信息和深度卷积神经网络(deep convolutional neural network ,DCNN )的 PolSAR图像变化检测算法.在本方法中,用超像素分割算法与超像素合并算法提取图像场景的区域信息,利用区域信息和Wishart似然比得到差异图像;再运用预分类算法以得到训练DCNN的伪训练样本和待分类样本;接着用伪训练样本训练DCNN ;最后用训练好的DCNN对待分类样本进行分类得到最终结果.实验结果表明,与多种PolSAR变化检测算法相比,所提算法能够获得更好的结果.


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