摘要
本申请涉及一种SAR图像变化检测方法,该方法包括:获取目标场景的SAR图像,包括第一图像和第二图像,对SAR图像进行图像配准并裁剪,得到保留重叠区域第一预处理图像和第二预处理图像,对第一预处理图像和第二预处理图像进行同态滤波去噪,分别基于对数比算子和对数差分算子,生成去噪后第一预处理图像和第二预处理图像的去噪差异图和细节差异图,融合去噪差异图和细节差异图,并在融合差异图像中确定变化类像素点和非变化类像素点。通过本申请,解决了SAR图像变化检测方法准确率低的问题,通过融合去噪差异图和细节差异图,保留更多的细节和边缘信息,提高变化检测的准确率,同时,采用图像配准技术,允许SAR图像有一定偏移,提高变化检测的鲁棒性。
技术关键词
关键点
图像变化检测方法
像素点
SAR图像变化检测系统
显著性检测算法
融合去噪
描述符
聚类算法
图像获取模块
RANSAC算法
图像配准技术
滤波去噪
数据
误差
处理器
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超分辨重建方法
超分辨率重建图像
信息熵
像素点
图像退化模型
特征提取模型
外观缺陷检测方法
电镀
计算机视觉技术
深度卷积神经网络架构