21、合成孔径雷达图像变化检测与脑电信号分类技术解析

合成孔径雷达图像变化检测与脑电信号分类技术解析

合成孔径雷达（SAR）图像变化检测技术

在SAR图像变化检测领域，为了创建能展示两幅多时间SAR图像（含斑点噪声）X1和X2之间变化的地图，提出了一种基于改进高斯对数比和卷积神经网络（CNN）的检测技术。

检测流程

该检测过程主要分为三个步骤：
1. 基于改进高斯对数比和模糊C均值（FCM）的预分类 ：使用改进的高斯对数比生成差异图像（DI），再利用层次FCM聚类算法选择极有可能发生变化和未受影响的像素。
2. 样本选择、补丁生成和CNN训练 ：通过层次聚类选择样本像素并在其周围创建补丁，将高概率补丁作为训练样本，然后使用这些样本训练CNN。
3. 使用CNN进行分类 ：将原始图像生成的所有补丁通过训练好的CNN，进行分类后生成最终的变化地图。

以下是mermaid格式的流程图：

graph LR
    A[输入多时间SAR图像X1和X2] --> B[预分类]
    B --> C[样本选择与补丁生成]
    C --> D[CNN训练]
    D --> E[分类生成最终变化地图]

具体方法

• 预分类 ：传统的对数比算子用于生成差异图像时，存在无法准确再现实际修改区域的问题。为解决此问题，对高斯对数比算子进行了修改，其定义如下：