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基于深度学习的SAR图像鲁棒无监督小区域变化检测( Robust unsupervised small area change detection from SAR imagery using deep learning - ScienceDirect )
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利用合成孔径雷达(SAR)图像进行小区域变化检测是一项极具挑战性的任务，这是由于斑点噪声和类间不平衡（变化和未变化）造成的。本文提出了一种利用深度学习技术进行小区域变化检测的鲁棒性无监督方法。首先，提出了一种多尺度超像素重建方法来生成差分图像(DI)。该方法利用局部、空间均匀的信息，有效地抑制了斑点噪声，增强了边缘。其次,提出了一种基于中心约束的两阶段模糊C均值聚类算法,采用并行聚类策略将DI像素划分为变化类、不变类和中间类。然后构造属于前两类的图像块作为伪标签训练样本，将中间类的图像块作为测试样本处理。最后，设计并训练卷积小波神经网络(CWNN)将测试样本分为变化类和未变化类，并与深卷积生成对抗网络(DCGAN)耦合，以增加伪标签训练样本中变化类的数目。在四个真实SAR数据集上的数值实验证明了该方法的有效性和鲁棒性，对小区域变化检测的准确率高达99.61%。
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