[發(fā)明專利]一種基于堆棧半監(jiān)督自適應(yīng)去噪自編碼器的SAR圖像變化檢測(cè)方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201710437638.5 | 申請(qǐng)日: | 2017-06-12 |
| 公開(公告)號(hào): | CN107392940B | 公開(公告)日: | 2020-10-30 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 王桂婷;尉樺;劉辰;鐘樺;鄧成;李隱峰;于昕;伍振軍 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 西安電子科技大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06T7/254 | 分類號(hào): | G06T7/254;G06K9/62 |
| 代理公司: | 西安吉盛專利代理有限責(zé)任公司 61108 | 代理人: | 張恒陽 |
| 地址: | 710071 陜西省*** | 國省代碼: | 陜西;61 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 堆棧 監(jiān)督 自適應(yīng) 編碼器 sar 圖像 變化 檢測(cè) 方法 | ||
1.一種基于堆棧半監(jiān)督自適應(yīng)去噪自編碼器的SAR圖像變化檢測(cè)方法,其特征在于,包括如下步驟:
(1)輸入時(shí)相1圖像I和時(shí)相2圖像J,圖像大小均為U行V列,圖像的灰度級(jí)范圍為0~255;
(2)由時(shí)相1圖像I和時(shí)相2圖像J計(jì)算多尺度差異指導(dǎo)圖MGI;
(3)建立堆棧去噪自編碼器SDAE網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)由兩層去噪自編碼器DAE網(wǎng)絡(luò)堆棧而成,堆棧結(jié)構(gòu)為:輸入層、第一隱含層、第二隱含層、第三隱含層、輸出層神經(jīng)元數(shù)目分別為NN1、NN2、NN3、NN2、NN1;在單層預(yù)訓(xùn)練階段,第一層DAE網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為:輸入層、隱含層、輸出層神經(jīng)元數(shù)目分別為NN1、NN2、NN1;第二層DAE網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為:輸入層、隱含層、輸出層神經(jīng)元數(shù)目分別為NN2、NN3、NN2;
(4)將時(shí)相1圖像I作為SDAE網(wǎng)絡(luò)的輸入,進(jìn)行SDAE網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,得到輸入層與第一隱含層之間的權(quán)重第一隱含層與第二隱含層之間的權(quán)重第二隱含層與第三隱含層之間的權(quán)重第三隱含層與輸出層之間的權(quán)重
(5)建立半監(jiān)督去噪自編碼器Semi-DAE網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為:輸入層、隱含層、輸出層神經(jīng)元數(shù)目分別為NN1、NN2、NN1;
(6)建立堆棧半監(jiān)督自適應(yīng)去噪自編碼器SSADAE網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)由兩層網(wǎng)絡(luò)堆棧而成,堆棧結(jié)構(gòu)與SDAE網(wǎng)絡(luò)相同,在單層預(yù)訓(xùn)練階段,第一層網(wǎng)絡(luò)為Semi-DAE網(wǎng)絡(luò),第二層網(wǎng)絡(luò)為DAE網(wǎng)絡(luò);
(7)將時(shí)相1圖像I、時(shí)相2圖像J和多尺度差異指導(dǎo)圖MGI作為SSADAE網(wǎng)絡(luò)輸入,進(jìn)行SSADAE網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,得到SSADAE網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,多層微調(diào)階段的誤差計(jì)算采用自適應(yīng)誤差函數(shù);
(8)將時(shí)相1圖像I和時(shí)相2圖像J輸入訓(xùn)練好的SSADAE網(wǎng)絡(luò)得到時(shí)相1圖像特征和時(shí)相2圖像特征;將這兩個(gè)圖像特征相減,使用模糊C均值聚類算法FCM分為兩類,得到變化檢測(cè)結(jié)果;
步驟(2)中所述的計(jì)算多尺度差異指導(dǎo)圖MGI的方法包括如下步驟:
(2a)對(duì)時(shí)相1圖像I和時(shí)相2圖像J中位置(u,v)處像素點(diǎn)的3×3鄰域分別計(jì)算該3×3鄰域中共9個(gè)像素值的均值,分別記為μN3(I(u,v))和μN3(J(u,v)),再根據(jù)下式計(jì)算(u,v)處的3×3鄰域均值差異值IS(u,v),
遍歷所有像素點(diǎn),得到3×3鄰域均值差異圖像IS={IS(u,v)|1≤u≤U,1≤v≤V},即小尺度差異圖IS,這里u和v分別為圖像的行序號(hào)和列序號(hào);
再根據(jù)下式計(jì)算(u,v)處的3×3鄰域均值差異對(duì)數(shù)值LIS(u,v),
LIS(u,v)=log(IS(u,v)) (2)
遍歷所有像素點(diǎn),得到3×3鄰域均值差異對(duì)數(shù)圖像LIS={LIS(u,v)|1≤u≤U,1≤v≤V};
(2b)對(duì)時(shí)相1圖像I和時(shí)相2圖像J中位置(u,v)處像素點(diǎn)的7×7鄰域分別計(jì)算該7×7鄰域中共49個(gè)像素值的均值,分別記為μN7(I(u,v))和μN7(J(u,v)),再根據(jù)下式計(jì)算(u,v)處兩時(shí)相之間的7×7鄰域均值差異值IM(u,v),
遍歷所有像素點(diǎn),得到7×7鄰域均值差異圖像IM={IM(u,v)|1≤u≤U,1≤v≤V},即中尺度差異圖IM;
(2c)對(duì)時(shí)相1圖像I和時(shí)相2圖像J中位置(u,v)處像素點(diǎn)的11×11鄰域分別計(jì)算該鄰域塊共121個(gè)像素值的均值,分別記為μN11(I(u,v))和μN11(J(u,v)),再根據(jù)下式計(jì)算(u,v)處兩時(shí)相之間的11×11鄰域均值差異值IL(u,v),
遍歷所有像素點(diǎn),得到11×11鄰域均值差異圖像IL={IL(u,v)|1≤u≤U,1≤v≤V},即大尺度差異圖IL;
(2d)對(duì)步驟(2a)得到的3×3鄰域均值差異對(duì)數(shù)圖像LIS,計(jì)算其像素點(diǎn)(u,v)的5×5鄰域的標(biāo)準(zhǔn)差σN5(u,v)和均值μN5(u,v)的比值r(u,v),
遍歷所有像素點(diǎn),得到5×5鄰域標(biāo)準(zhǔn)差均值比圖像R={r(u,v)|1≤u≤U,1≤v≤V};
(2e)按照下式計(jì)算(u,v)處兩時(shí)相之間的多尺度差異參考值MGI(u,v),
遍歷所有像素點(diǎn),得到多尺度差異指導(dǎo)圖像,簡(jiǎn)稱MGI圖。
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