多尺度融合卷积神经网络支持下的SAR影像变化检测

相干斑噪声的存在影响着合成孔径雷达(SAR)影像识别变化信息的能力。为了提高变化检测的准确性,必须充分考虑相干斑噪声的影响。本文提出了一种新的变化检测方法,利用联系上下文显著性提取方法,从差异图中提取潜在变化区域和背景信息,在保留图像主要纹理细节的同时去除背景噪声。针对当前变化检测方法特征表达不足的问题,设计了一种多尺度通道注意力模块squeeze,expand and excitation(SEE),在获取多感受野信息的同时强调重要信息,不至于产生信息冗余。在此基础上,提出了一种多尺度融合卷积神经网络——SEENet。SEENet将3个SEE模块残差连接,以实现信息的多级利用。通过在4个SAR真实数据集上的试验,验证了该方法的有效性。