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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于全局邻域信息增强差异图的SAR变化检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119540765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411647404.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于全局邻域信息增强差异图的SAR变化检测方法是由张云;黄艳堃;袁浩轩;化青龙;纪奔妤设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全局邻域信息增强差异图的SAR变化检测方法在说明书摘要公布了：基于全局邻域信息增强差异图的SAR变化检测方法，涉及图像变化检测技术领域。本发明是为了解决现有SAR变化检测方法还存在检测效率和准确率低的问题。本发明包括：利用双时相SAR图像对生成初始差异图像，然后利用初始差异图像获取包含结构信息与差异特征的分割图；利用包含结构信息与差异特征的分割图获取SAR图像X的权重AXi,j和SAR图像Y的权重AYi,j，再利用SAR图像X的权重AXi,j和SAR图像Y的权重AYi,j更新SAR图像X和Y，获得SAR图像PGX和PGY；利用SAR图像PGX和PGY获取最终差异图；对最终差异图进行自动阈值分割，获得SAR图像变化区域。本发明用于检测SAR图像变化区域。

本发明授权基于全局邻域信息增强差异图的SAR变化检测方法在权利要求书中公布了：1.基于全局邻域信息增强差异图的SAR变化检测方法，其特征在于：所述方法具体过程为： 步骤一、利用双时相SAR图像对生成初始差异图像，然后利用初始差异图像获取包含结构信息与差异特征的分割图； 所述双时相SAR图像对包括：SAR图像X和SAR图像Y； 步骤二、利用包含结构信息与差异特征的分割图获取SAR图像X的权重AXi,j和SAR图像Y的权重AYi,j，再利用SAR图像X的权重AXi,j和SAR图像Y的权重AYi,j更新SAR图像X和Y，获得图像PGX和PGY，具体为： 步骤二一、在SAR图像X中获取包含结构信息与差异特征的分割图中超像素位置对应的像素值，然后获取SAR图像X的权重AXi,j： 其中，X′i是SAR图像X中第i个超像素区域中像素值平均值，X′j是SAR图像X中第j个超像素区域中像素值平均值，∈为平滑参数； 步骤二二、在SAR图像Y中获取包含结构信息与差异特征的分割图中超像素位置对应的像素值，然后获取SAR图像Y的权重AYi,j，具体为： 其中，Yi′是SAR图像Y中第i个超像素区域中像素值平均值，Y′j是SAR图像Y中第j个超像素区域中像素值平均值； 步骤二三、将SAR图像X和Y中的每个超像素对应的区域作为一个节点，获取SAR图像X和Y中节点i的自中心图selfGXi、selfGYi，具体为： selfGXi＝XVi,XEi selfGYi＝YVi,YEi 其中，selfGXi是SAR图像X中第i个节点的自中心图，XVi是SAR图像X中第i个节点和第i个节点的邻域节点组成的集合，XEi是SAR图像X中第i个节点与第i个节点的邻域节点间的连接边组成的集合，selfGYi是SAR图像Y中第i个节点的自中心图，YVi是SAR图像Y中第i个节点和第i个节点的邻域节点组成的集合，YEi是SAR图像Y中第i个节点与第i个节点的邻域节点间的连接边组成的集合； 步骤二四、利用自中心图selfGXi、selfGYi更新SAR图像，获得更新后的SAR图像PGX和PGY，具体为： SAR图像X中的Xi更新后为： SAR图像Y中的Yi更新后为： 其中，PGXi是更新后的Xi，PGYi是更新后的Yi，Xj是Xi的邻域节点，Yj是Yi的邻域节点，j是Xi邻域节点的标号，Ni是Xi邻域节点的集合； 步骤三、利用步骤二获得的图像PGX和PGY获取最终差异图； 步骤四、对最终差异图进行自动阈值分割，获得SAR图像变化区域。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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