摘要
本发明公开了一种基于复合图注意力机制的无监督合成孔径雷达图像变化检测方法,其实施步骤如下:首先利用对数均值比算子生成差异图。然后利用层次模糊C均值聚类对差异图进行处理,生成具有变化区域、非变化区域以及不确定区域的三分类初始结果图。同时分别在两时刻SAR图像以及生成的差异图像上根据顶点对应的局部图像块来构建全局图结构。而后以差异图的三分类结果图为基础,从其中的变化区域和未变化区域选取一定数量的像素点作为伪标签;分别从不同的全局图中保留对应顶点的一阶邻域图结构的节点特征矩阵和权重矩阵进行配对来构建训练样本集。本发明在检测精度和抗散斑噪声能力上都更具优势,且能保留更多边缘细节的信息。
技术关键词
合成孔径雷达图像
变化检测方法
注意力机制
像素点
注意力神经网络
合成孔径雷达影像
节点特征
顶点
训练样本集
邻域
矩阵
优化网络参数
Adam算法
输出特征
模糊C均值
标签
预测类别
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功能磁共振成像数据
弥散张量成像数据
网络分析系统
多模态脑
脑网络分析方法
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前馈神经网络
输出特征
模型训练方法
注意力模型
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性能预测模型
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多光谱相机