技术特征：
技术总结
本发明提供了一种基于深度共享表示的SAR图像变化检测方法，解决了传统检测方法对于数据的融合大都采用直接拼接成大的数据链，增大计算量，而且不能抓住数据信息的空间特征，无法准确分类分线性分布的像素点等问题。实现步骤有：构建两个时相图像的差异图；生成训练样本和样本标签；构建深度感知器；生成映射矩阵；更新网络；生成标签向量；获得SAR图像变化检测结果。本发明将两个时相和差异图同时进行学习，并行处理，可以融合两个时相和差异图的信息，也避免了增加计算量，同时提高了鲁棒性和精度。用于SAR图像变化检测。
技术研发人员：王蓉芳;王卫东;郝红侠;陈佳伟;熊涛;冯婕;尚荣华;王能国
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2019.05.02
技术公布日：2019.08.16