基于最大分类器差异的SAR图像变化检测方法

本发明公开了一种基于最大分类器差异的SAR图像变化检测方法，该方法使用的SAR图像变化检测模型，包括Siamese特征提取网络、多级特征融合网络和多层感知机分类网络；将待检测的双时相SAR图像输入到Siamese特征提取网络中，分别提取两张SAR图像的多级特征；两张SAR图像的多级特征分别输入到多级特征融合网络中进行特征融合，得到两个融合特征；两个融合特征经过群卷积操作，再经过全连接层，得到特征Fc；将特征Fc输入到多层感知机分类网络中进行分类预测，得到变化图；基于最大分类器差异对SAR图像变化检测模型进行训练，将训练后的SAR图像变化检测模型用于SAR图像的变化检测。该方法实现了特征细化，充分关注特征中语义丰富的区域，同时有效利用了已有的标记数据来增强模型目标域上的检测性能。