技术特征：
技术总结
一种基于稀疏自编码器和卷积神经网络的SAR图像变化检测系统及方法，属于SAR图像处理领域，该方法通过稀疏自编码器SAE对差异图提取特征，进而根据图像的特征用FCM聚类对差异图进行聚类，得到初始的分类结果，结合差异图和初始分类结果来训练卷积神经网络CNN，通过训练好的CNN对初始的分类结果进行微调，得到最终的分类结果图。该方法充分的利用图像像素的特征信息和邻域信息，进一步提高了变化检测结果的准确率。仿真结果表明，本发明采用的基于稀疏自编码器和卷积神经网络的SAR图像变化检测方法与KI、FCM等传统算法相比，正确检测率明显提高，Kappa系数也得到明显提高。
技术研发人员：公茂果;杨海伦;张普照;赵秋楠
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2017.05.19
技术公布日：2017.10.10