一种基于对比学习引导的SAR图像建筑群提取方法

本发明公开了一种基于对比学习引导的SAR图像建筑群提取方法，通过构建由编码器、解码器、分头及CCA约束模块组成的深度网络架构，利用CCA统计约束，动态划分特征区域，强化建筑边界特征的一致性，抑制误分割现象，从而实现对SAR图像中建筑物区域的精准提取与背景补全，显著提升对像素级误分的约束能力，建筑物分割的精度与模型泛化能力。本发明通过引入CCA约束，有效强化了建筑物边界特征的一致性表达，同时抑制了导致内部小区域误分的干扰特征，提升了SAR图像中建筑物的分割效果。