SAR图像变化检测-深度差分和PCANet实现

SAR图像变化检测-深度差分和PCANet实现

SAR（Synthetic Aperture Radar）图像变化检测是一项重要的任务，对于国防、海洋监测、自然灾害等方面都有广泛的应用。在本篇文章中，我们将介绍如何使用深度差分和PCANet来实现SAR图像变化检测，并提供相应的MATLAB代码。

深度差分（Deep Difference Learning）是一种新颖的深度学习方法，可以针对大规模高维数据进行特征提取和降维。与传统的深度学习方法相比，深度差分更具有鲁棒性和普适性。PCANet（Pricipal Component Analysis Network）则是一种基于主成分分析（PCA）的神经网络结构，能够有效地降低输入数据的维度，从而提高特征提取的效率。

下面是使用深度差分和PCANet实现SAR图像变化检测的MATLAB代码：

% 读取SAR图像
img1 = imread('sar_img1.png');
img2 =