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CN107358625A - 基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测方法 - Google Patents

基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测方法 Download PDF

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CN107358625A
CN107358625A CN201710439717.XA CN201710439717A CN107358625A CN 107358625 A CN107358625 A CN 107358625A CN 201710439717 A CN201710439717 A CN 201710439717A CN 107358625 A CN107358625 A CN 107358625A
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Abstract

本发明公开了一种基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测方法，包括以下步骤：1)获取两幅配准后同一地区不同时相的SAR图像，然后从两幅配准后同一地区不同时相的SAR图像选取若干有标签数据，并将选取出来的有标签数据作为训练样本；2)将训练样本归一化到[0，1]之间，并将归一化的结果记作样本X；3)得到训练好的SPP Net感兴趣区域检测网络；4)得最终的感兴趣区域；5)得两幅经过感兴趣检测后SAR图像I1及I2；6)通过基于图像块的GKI对经步骤5)得到的两幅经过感兴趣检测后SAR图像I1及I2进行变化检测，得最终的变化检测结果图，该方法实现大规模、高分辨SAR图像的变化检测，并且变化检测精度较高。

Description

基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测 方法
技术领域
本发明属于深度学习与遥感图像处理领域，涉及一种基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测方法。
背景技术
近年来，随着航空和航天遥感技术的飞速发展，变化检测技术经过几十年的发展，在各方面都取得了一定进展。从数据源角度看，变化检测已不再局限于使用单一的遥感影像，而是综合利用多来源、多平台、多分辨率的遥感影像、GIS数据及一些辅助数据检测变化信息；从技术角度看，传统的变化检测方法日趋完善，新方法不断涌现。其中，传统的SAR图像变化检测的方法主要分为两类，一类是采用非深度学习的变化检测算法，另一类是结合了深度学习的变化检测算法。
传统的单极化SAR非深度学习变化检测方法的基本流程包括：图像预处理、生成差异图和分析差异图等三个部分。传统的生成差异图方法有：图像差值法、图像比值法、对数比值法。该方法思路简单清晰，检测准确率相对较高。但是，这种方法对差异图的依赖性较高，只有在获得较好差异图的基础上，才会获得良好的检测结果。目前，结合深度学习进行SAR图像变化检测的研究不是很多，已实现的检测方法大多是针对小规模图像，采用DBN或者AE的方法，这些方法虽然避免了差异图的产生，但是在处理大规模、高分辨图像时，准确率相对较低。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测方法，该方法实现大规模、高分辨SAR图像的变化检测，并且变化检测精度较高。
为达到上述目的，本发明所述的基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测方法包括以下步骤：
1)获取两幅配准后同一地区不同时相的SAR图像，然后从两幅配准后同一地区不同时相的SAR图像选取若干有标签数据，并将选取出来的有标签数据作为训练样本；
2)将训练样本归一化到[0，1]之间，并将归一化的结果记作样本X；
3)从样本X中选择不同尺度的图像块，并将选择出来的不同尺度的图像块输入到SPP Net感兴趣区域检测网络中进行感兴趣区域检测训练，得到训练好的SPP Net感兴趣区域检测网络；
4)从待检测地区选取两幅尺寸为2000×2000的图像，并将选取出来的两幅尺寸为2000×2000的图像作为测试数据送入SPP Net感兴趣区域检测网络进行感兴趣测试，得最终的感兴趣区域；
5)将步骤4)中得到的最终的感兴趣区域对应的位置映射到对应尺寸为2000×2000的图像，并将所述尺寸为2000×2000的图像中的非感兴趣区域的像素值设置为0，得两幅经过感兴趣检测后SAR图像I1及I2；
6)通过基于图像块的GKI对经步骤5)得到的两幅经过感兴趣检测后SAR图像I1及I2进行变化检测，得最终的变化检测结果图，完成基于SPP Net感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测。
步骤3)的具体操作为：
3a)从样本X1中取50×50的图像块、55×55的图像块、60×60的图像块，然后通过50×50的图像块、55×55的图像块及60×60的图像块构成基于图像块的输入矩阵X11、X12及X13；
3b)选择SPP Net感兴趣区域检测网络，其中，SPP Net感兴趣区域检测网络由依次相连接的输入层、第一卷积层、最大池化层、第二卷积层、第三卷积层、空间金子塔池化层、第一全连接层、第二全连接层及softmax分类器组成；
3c)给定SPP Net感兴趣区域检测网络各层的特征映射图，确定第一卷积层、第二卷积层及第三卷积层的滤波器尺寸，并随机初始化第一卷积层、第二卷积层及第三卷积层的滤波器；
3d)将所述基于图像块的输入矩阵X11、X12及X13输入到SPP Net感兴趣区域检测网络中，获取SPP Net感兴趣区域检测网络的网络参数，得到训练好的SPP Net感兴趣区域检测网络。
步骤4)的具体操作为：
4a)从待检测地区选取尺寸为2000×2000的图像，再对尺寸为2000×2000的图像进行归一化处理，从归一化后的尺寸为2000×2000的图像中选取50×50的图像块、55×55的图像块及60×60的图像块，然后根据50×50的图像块、55×55的图像块及60×60的图像块构建基于图像块的输入矩阵X21、X22及X23；
4b)将基于图像块的输入矩阵X21、X22及X23输入到训练好的SPP Net感兴趣区域检测网络，获取相应的3组检测结果；
4c)对步骤4b)得到的3组检测结果累计求和，得heat map1；
4d)设定阈值T1，将heat map1大于阈值T1的像素值置为255，将heat map1小于等于阈值T1的像素值置为0。
步骤6)的具体操作为：
6a)对两幅经过感兴趣检测后SAR图像I1及I2做均值比值差异图DI(x)，其中，
其中，It(x)为第t时相的灰度值；
6b)将均值比值差异图DI(x)修改为基于结构块的形式，得到改进后的均值比值差异图DI*(x)，其中，
其中，Ωx为以位置x为中心的邻域，It(x)为第t时相的灰度值；
6c)根据步骤6b)得到的改进后的均值比值差异图DI*(x)得到直方图h(XL)；
6d)设最小化代价函数得阈值T2；
其中，
对于给定的灰度值和具体阈值T，P(wiXi,T)(i＝u,c)表示变化类及未变化类的后验概率，其中，
其中上式的解析表达式为：
则广义高斯假设下的代价函数被优化为：
6e)将改进后的差异图DI*(x)中像素超过阈值T2的像素点置为255，将改进后的差异图DI*(x)中像素不超过阈值T2的像素点置为0。
步骤3b)中输入层的特征映射图数目为4，第一卷积层的特征映射图数目为8，第一卷积层的滤波器尺寸为5，最大池化层的下采样尺寸为2，第二卷积层的特征映射图数目为8，第二卷积层的滤波器尺寸为5，第三卷积层的特征映射图数目为16，第三卷积层的置滤波器尺寸为3，空间金子塔池化层包括三层，第一全连接层的特征映射图数目为128，第二全连接层的特征映射图数目为2。
本发明具有以下有益效果：
本发明所述的基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测方法在具体操作时，通过两幅配准后同一地区不同时相的SAR图像得到训练好的SPP Net感兴趣区域检测网络，然后再通过SPP Net感兴趣区域检测网络提取待检测地区中选取的2000×2000图像的感兴趣区域，实现感兴趣区域的较好提取，从而有效的提高变化检测的准确率，同时满足大规模、高分辨SAR图像的变化检测，另外，本发明通过基于图像块的GKI对经步骤5)得到的两幅经过感兴趣检测后SAR图像I1及I2进行变化检测，从而减少相干斑噪声的影响，经仿真表明，本发明检测效果优良，PCC系数及Kappa系数较高。
附图说明
图1为本发明的实现流程图；
图2为本发明中SPP Net的网络结构图；
图3a为拍摄于2009年4月6日大小为2000×2000的图像；
图3b为拍摄于2009年9月7日大小为2000×2000的图像；
图4a为图3a与图3b的KI变化检测结果图；
图4b为图3a与图3b的GKI变化检测结果图；
图4c为图3a与图3b的K-means变化检测结果图；
图4d为图3a与图3b的KCM变化检测结果图；
图5a为图3a与图3b的ROI检测结果图；
图5b为图3a与图3b的变化检测结果图；
图6a为拍摄于2009年4月6日、图像大小为2000×2000的图像；
图6b为拍摄于2009年9月7日、图像大小为2000×2000的图像；
图7a为图6a与图6b的KI变化检测结果图；
图7b为图6a与图6b的GKI变化检测结果图；
图7c为图6a与图6b的K-means变化检测结果图；
图7d为图6a与图6b的FCM变化检测结果图；
图8a为图6a与图6b的ROI检测结果图；
图8b为图6a与图6b的变化检测结果图；
图9a为拍摄于2009年4月6日、图像大小为2000×2000的图像；
图9b为拍摄于2009年9月7日、图像大小为2000×2000的图像；
图10为图9a的参考图；
图11a为图9a与图9b的KI变化检测结果图；
图11b为图9a与图9b的GKI变化检测结果图；
图11c为图9a与图9b的K-means变化检测结果图；
图11d为图9a与图9b的FCM变化检测结果图；
图12a为图9a与图9b的ROI检测结果图；
图12b为图9a与图9b的变化检测结果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
参考图1，本发明所述的基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测方法包括以下步骤：
1)获取两幅配准后同一地区不同时相的SAR图像，然后从两幅配准后同一地区不同时相的SAR图像选取若干有标签数据，并将选取出来的有标签数据作为训练样本；
2)将训练样本归一化到[0，1]之间，并将归一化的结果记作样本X；
3)从样本X中选择不同尺度的图像块，并将选择出来的不同尺度的图像块输入到SPP Net感兴趣区域检测网络中进行感兴趣区域检测训练，得到训练好的SPP Net感兴趣区域检测网络；
步骤3)的具体操作为：
3a)从样本X1中取50×50的图像块、55×55的图像块、60×60的图像块，然后通过50×50的图像块、55×55的图像块及60×60的图像块构成基于图像块的输入矩阵X11、X12及X13；
3b)选择SPP Net感兴趣区域检测网络，其中，SPP Net感兴趣区域检测网络由依次相连接的输入层、第一卷积层、最大池化层、第二卷积层、第三卷积层、空间金子塔池化层、第一全连接层、第二全连接层及softmax分类器组成；步骤3b)中输入层的特征映射图数目为4，第一卷积层的特征映射图数目为8，第一卷积层的滤波器尺寸为5，最大池化层的下采样尺寸为2，第二卷积层的特征映射图数目为8，第二卷积层的滤波器尺寸为5，第三卷积层的特征映射图数目为16，第三卷积层的置滤波器尺寸为3，空间金子塔池化层包括三层，第一全连接层的特征映射图数目为128，第二全连接层的特征映射图数目为2。
3c)给定SPP Net感兴趣区域检测网络各层的特征映射图，确定第一卷积层、第二卷积层及第三卷积层的滤波器尺寸，并随机初始化第一卷积层、第二卷积层及第三卷积层的滤波器；
3d)将所述基于图像块的输入矩阵X11、X12及X13输入到SPP Net感兴趣区域检测网络中，获取SPP Net感兴趣区域检测网络的网络参数，得到训练好的SPP Net感兴趣区域检测网络。
4)从待检测地区选取两幅尺寸为2000×2000的图像，并将选取出来的两幅尺寸为2000×2000的图像作为测试数据送入SPP Net感兴趣区域检测网络进行感兴趣测试，得最终的感兴趣区域；
步骤4)的具体操作为：
4a)从待检测地区选取尺寸为2000×2000的图像，再对尺寸为2000×2000的图像进行归一化处理，从归一化后的尺寸为2000×2000的图像中选取50×50的图像块、55×55的图像块及60×60的图像块，然后根据50×50的图像块、55×55的图像块及60×60的图像块构建基于图像块的输入矩阵X21、X22及X23；
4b)将基于图像块的输入矩阵X21、X22及X23输入到训练好的SPP Net感兴趣区域检测网络，获取相应的3组检测结果；
4c)对步骤4b)得到的3组检测结果累计求和，得heat map1；
4d)设定阈值T1，将heat map1大于阈值T1的像素值置为255，将heat map1小于等于阈值T1的像素值置为0。
5)将步骤4)中得到的最终的感兴趣区域对应的位置映射到对应尺寸为2000×2000的图像，并将所述尺寸为2000×2000的图像中的非感兴趣区域的像素值设置为0，得两幅经过感兴趣检测后SAR图像I1及I2；
6)通过基于图像块的GKI对经步骤5)得到的两幅经过感兴趣检测后SAR图像I1及I2进行变化检测，得最终的变化检测结果图，完成基于SPP Net感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测。
步骤6)的具体操作为：
6a)对两幅经过感兴趣检测后SAR图像I1及I2做均值比值差异图DI(x)，其中，
其中，It(x)为第t时相的灰度值；
6b)将均值比值差异图DI(x)修改为基于结构块的形式，得到改进后的均值比值差异图DI*(x)，其中，
其中，Ωx为以位置x为中心的邻域，It(x)为第t时相的灰度值；
6c)根据步骤6b)得到的改进后的均值比值差异图DI*(x)得到直方图h(XL)；
6d)设最小化代价函数得阈值T2；
其中，
对于给定的灰度值和具体阈值T，P(wiXi,T)(i＝u,c)表示变化类及未变化类的后验概率，其中，
其中上式的解析表达式为：
则广义高斯假设下的代价函数被优化为：
6e)将改进后的差异图DI*(x)中像素超过阈值T2的像素点置为255，将改进后的差异图DI*(x)中像素不超过阈值T2的像素点置为0。
仿真实验
仿真条件：硬件平台为Intel(R)Xeon(R)CPU E5-2630，2.40GHz*16，内存为64G；软件平台为Torch7。
仿真参数：
对于实验中有参考图的人为仿真图，可以进行定量的变化检测结果分析：
1)计算漏检个数：统计实验结果图中发生变化区域的像素个数，与参考图中变化区域的像素个数进行对比，把参考图中发生变化但实验结果图中检测为未变化的像素个数，称为漏检个数FN；
2)计算错检个数：统计实验结果图中未发生变化区域的像素个数，与参考图中未变化区域的像素个数进行对比，把参考图中未发生变化但实验结果图中检测为变化的像素个数，称为错检个数FP；
3)正确分类的概率PCC：PCC＝(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)；
4)衡量检测结果图与参考图一致性地Kappa系数：Kappa＝(PCC-PRE)/(1-PRE)，其中，
PRE＝(TP+FP)×Nc+(FN+TN)×Nu/N2
N表示总像素个数，Nc和Nu分别表示实际的变化像素数和未变化像素数。
仿真内容：
1)本发明首先通过KI、GKI、K-means、FCM对第一组实验检测图进行变化检测；2)然后通过基于SPP Net感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测对第一组实验检测图进行变化检测；3)通过KI、GKI、K-means、FCM对第二组实验检测图进行变化检测；4)通过基于SPPNet感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测对第二组实验检测图进行变化检测；5)通过KI、GKI、K-means、FCM对第三组仿真检测图进行变化检测，并根据参考图得到相关性能指标；6)通过基于SPP Net感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测对第二组实验检测图进行变化检测，并根据参考图得到相关性能指标。
仿真实验结果及分析：
反应纳米比亚地区变化面积相对较小的SAR图像如图3所示，图3a及图3b的拍摄时间分别为2009年4月6号和2009年9月7号，大小均为2000×2000。
通过KI进行变化检测的结果如图4a所示，GKI的检测结果如图4b所示，K-means的检测结果如图4c所示，FCM的检测结果如图4d所示；采取本发明方法检测的结果如图5所示，可见在变化区域较小的地区，采取本发明可以较好地克服斑点噪声，减少噪声干扰，变化检测结果较好。
反应纳米比亚地区变化面积相对较大的SAR图像如图6所示，图6a及图6b的拍摄时间分别为2009年4月6号及2009年9月7号，大小均为2000×2000。
通过KI进行变化检测的结果如图7a所示，GKI的检测结果如图7b所示，K-means的检测结果如图7c所示，FCM的检测结果如图7d所示。采取本发明方法检测的结果如图8a及图8b所示。可见在变化区域较大的地区，采取本发明仍然可以有效地减少噪声，鲁棒性较好，变化检测结果相对提高。
反应纳米比亚地区人工仿真的SAR图像如图9所示，图9a和图9b的仿真时间分别为2009年4月6号和2009年9月7号，大小均为2000×2000。
通过KI进行变化检测的结果如图11a所示，GKI的检测结果如图11b所示，K-means的检测结果如图11c所示，FCM的检测结果如图11d所示。采取本发明方法检测的结果如图12a及图12b所示。可见在人工生成的数据上，本发明方法的检测结果图更为清晰，噪声干扰小，检测效果好。每种方法的检测结果性能指标如表1所示。
表1
从表1中可以看出，本发明的变化检测正确率以及Kappa值都比较理想，检测结果优良。

Claims (6)

1.一种基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)获取两幅配准后同一地区不同时相的SAR图像，然后从两幅配准后同一地区不同时相的SAR图像选取若干有标签数据，并将选取出来的有标签数据作为训练样本；
2)将训练样本归一化到[0，1]之间，并将归一化的结果记作样本X；
3)从样本X中选择不同尺度的图像块，并将选择出来的不同尺度的图像块输入到SPPNet感兴趣区域检测网络中进行感兴趣区域检测训练，得到训练好的SPP Net感兴趣区域检测网络；
4)从待检测地区选取两幅尺寸为W×W的图像，并将选取出来的两幅尺寸为W×W的图像作为测试数据送入SPP Net感兴趣区域检测网络进行感兴趣测试，得最终的感兴趣区域；
5)将步骤4)中得到的最终的感兴趣区域对应的位置映射到对应尺寸为W×W的图像，并将所述尺寸为W×W的图像中的非感兴趣区域的像素值设置为0，得两幅经过感兴趣检测后SAR图像I1及I2；
6)通过基于图像块的GKI对经步骤5)得到的两幅经过感兴趣检测后SAR图像I1及I2进行变化检测，得最终的变化检测结果图，完成基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测。
2.根据权利要求1所述的基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测方法，其特征在于，W＝2000。
3.根据权利要求1所述的基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测方法，其特征在于，步骤3)的具体操作为：
3a)从样本X1中取50×50的图像块、55×55的图像块、60×60的图像块，然后通过50×50的图像块、55×55的图像块及60×60的图像块构成基于图像块的输入矩阵X11、X12及X13；
3b)选择SPP Net感兴趣区域检测网络，其中，SPP Net感兴趣区域检测网络由依次相连接的输入层、第一卷积层、最大池化层、第二卷积层、第三卷积层、空间金子塔池化层、第一全连接层、第二全连接层及softmax分类器组成；
3c)给定SPP Net感兴趣区域检测网络各层的特征映射图，确定第一卷积层、第二卷积层及第三卷积层的滤波器尺寸，并随机初始化第一卷积层、第二卷积层及第三卷积层的滤波器；
3d)将所述基于图像块的输入矩阵X11、X12及X13输入到SPP Net感兴趣区域检测网络中，获取SPP Net感兴趣区域检测网络的网络参数，得到训练好的SPP Net感兴趣区域检测网络。
4.根据权利要求1所述的基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测方法，其特征在于，步骤4)的具体操作为：
4a)从待检测地区选取尺寸为2000×2000的图像，再对尺寸为2000×2000的图像进行归一化处理，从归一化后的尺寸为2000×2000的图像中选取50×50的图像块、55×55的图像块及60×60的图像块，然后根据50×50的图像块、55×55的图像块及60×60的图像块构建基于图像块的输入矩阵X21、X22及X23；
4b)将基于图像块的输入矩阵X21、X22及X23输入到训练好的SPP Net感兴趣区域检测网络，获取相应的3组检测结果；
4c)对步骤4b)得到的3组检测结果累计求和，得heat map1；
4d)设定阈值T1，将heat map1大于阈值T1的像素值置为255，将heat map1小于等于阈值T1的像素值置为0。
5.根据权利要求1所述的基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测方法，其特征在于，步骤6)的具体操作为：
6a)对两幅经过感兴趣检测后SAR图像I1及I2做均值比值差异图DI(x)，其中，
<mrow> <mi>D</mi> <mi>I</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>x</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <mi>I</mi> <mn>1</mn> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>x</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <mi>I</mi> <mn>2</mn> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> </mrow>
其中，It(x)为第t时相的灰度值；
6b)将均值比值差异图DI(x)修改为基于结构块的形式，得到改进后的均值比值差异图DI*(x)，其中，
其中，Ωx为以位置x为中心的邻域，It(x)为第t时相的灰度值；
6c)根据步骤6b)得到的改进后的均值比值差异图DI*(x)得到直方图h(XL)；
6d)设最小化代价函数得阈值T2；
其中，
对于给定的灰度值和具体阈值T，P(wi|Xi,T)(i＝u,c)表示变化类及未变化类的后验概率，其中，
<mrow> <mi>P</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>w</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>X</mi> <mi>l</mi> </msub> <mo>,</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>P</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>w</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>P</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>X</mi> <mi>l</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>w</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mo>{</mo> <mi>N</mi> <mo>,</mo> <mi>C</mi> <mo>}</mo> </mrow> </munder> <mi>P</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>w</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>P</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>X</mi> <mi>l</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>w</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>,</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mi>N</mi> <mo>,</mo> <mi>C</mi> </mrow>
其中上式的解析表达式为：
<mrow> <mi>P</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>X</mi> <mi>l</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>w</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>a</mi> <mi>i</mi> </msub> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mo>-</mo> <msup> <mrow> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msub> <mi>b</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>X</mi> <mi>l</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>m</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow> <msub> <mi>&amp;beta;</mi> <mi>i</mi> </msub> </msup> </mrow> </msup> <mo>,</mo> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mi>u</mi> <mo>,</mo> <mi>c</mi> </mrow>
<mrow> <msub> <mi>a</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>b</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>&amp;beta;</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mrow> <mn>2</mn> <mi>&amp;Gamma;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <msub> <mi>&amp;beta;</mi> <mi>i</mi> </msub> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> </mrow>
<mrow> <msub> <mi>b</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <msub> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>i</mi> </msub> </mfrac> <msqrt> <mfrac> <mrow> <mi>&amp;Gamma;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mn>3</mn> <msub> <mi>&amp;beta;</mi> <mi>i</mi> </msub> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>&amp;Gamma;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <msub> <mi>&amp;beta;</mi> <mi>i</mi> </msub> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> </msqrt> </mrow>
则广义高斯假设下的代价函数被优化为：
<mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>J</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mi>G</mi> <mo>_</mo> <mi>K</mi> <mi>I</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <msub> <mi>X</mi> <mi>l</mi> </msub> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mi>T</mi> </munderover> <mi>h</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>X</mi> <mi>l</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <msup> <mrow> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mrow> <msub> <mi>b</mi> <mi>u</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <msub> <mi>X</mi> <mi>l</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>m</mi> <mi>u</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow> <mrow> <msub> <mi>&amp;beta;</mi> <mi>u</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msup> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>+</mo> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <msub> <mi>X</mi> <mi>l</mi> </msub> <mo>=</mo> <mi>T</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mi>L</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </munderover> <mi>h</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>X</mi> <mi>l</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <msup> <mrow> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mrow> <msub> <mi>b</mi> <mi>c</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <msub> <mi>X</mi> <mi>l</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>m</mi> <mi>c</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow> <mrow> <msub> <mi>&amp;beta;</mi> <mi>c</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msup> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>+</mo> <mi>H</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mi>T</mi> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mrow> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mi>u</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>ln</mi> <mi> </mi> <msub> <mi>a</mi> <mi>u</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>c</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>ln</mi> <mi> </mi> <msub> <mi>a</mi> <mi>c</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
6e)将改进后的差异图DI*(x)中像素超过阈值T2的像素点置为255，将改进后的差异图DI*(x)中像素不超过阈值T2的像素点置为0。
6.根据权利要求3所述的基于SPP Net和感兴趣区域检测的高分辨SAR图像变化检测方法，其特征在于，步骤3b)中输入层的特征映射图数目为4，第一卷积层的特征映射图数目为8，第一卷积层的滤波器尺寸为5，最大池化层的下采样尺寸为2，第二卷积层的特征映射图数目为8，第二卷积层的滤波器尺寸为5，第三卷积层的特征映射图数目为16，第三卷积层的置滤波器尺寸为3，空间金子塔池化层包括三层，第一全连接层的特征映射图数目为128，第二全连接层的特征映射图数目为2。
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