【摘 要】
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针对合成孔径雷达（SAR）图像固有的相干斑点噪声而影响变化检测精度和准确性等问题，本文提出了一种基于差异图构造与融合的SAR图像变化检测方法。该方法通过L-SRAD混合滤波对SAR图像进行预处理，使用基于边缘预检测的小波融合算法实现对数双曲余弦比值差异图DCLR和邻域比值差异图DNR的融合，结合FCM算法和CWNN卷积神经网络对所得融合差异图进行变化检测。其中FCM算法将融合差异图预分类为三个聚类
【基金项目】
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国家自然科学基金（62262038）； 甘肃省科技计划-中小企业创新基金（21CX6JA150）； 国家冰川冻土沙漠科学数据中心数据专题； 兰州交通大学“百名青年优秀人才培养计划”基金；
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针对合成孔径雷达（SAR）图像固有的相干斑点噪声而影响变化检测精度和准确性等问题，本文提出了一种基于差异图构造与融合的SAR图像变化检测方法。该方法通过L-SRAD混合滤波对SAR图像进行预处理，使用基于边缘预检测的小波融合算法实现对数双曲余弦比值差异图DCLR和邻域比值差异图DNR的融合，结合FCM算法和CWNN卷积神经网络对所得融合差异图进行变化检测。其中FCM算法将融合差异图预分类为三个聚类，选择合适的预分类结果作为训练样本训练CWNN模型，最后使用CWNN模型对预分类结果进行二次分类，得到最终的变化检测图。在Bern数据集上进行了对比实验，实验结果证明该方法具有较强的变化检测能力，变化检测准确率达到99.67%。
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