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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于无监督空频表征学习融合的SAR图像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：CN115393706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210813300.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于无监督空频表征学习融合的SAR图像变化检测方法是由焦李成;陈璞花;谷雨;刘旭;董惠惠;刘芳;屈嵘;郭雨薇;李玲玲;唐旭;侯彪;杨淑媛;张向荣设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无监督空频表征学习融合的SAR图像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于无监督空频表征学习融合的SAR图像变化检测方法，包括：将变化前SAR图像和变化后SAR图像生成差异图；对差异图进行层次聚类生成确定数据和待分类数据；提取第一像素块的空间域特征、频域特征信息、像素块信息；将提取到的第一空间融合特征、第一频域特征和第一像素信息特征进行拼接，得到第一拼接特征；对第一拼接特征进行分类，得到待分类数据的分类结果；将可确定数据的分类结果与待分类数据的分类结果进行融合，得到最终分类结果。该方法使用无监督方法，避免由于SAR图像变化检测没有标签无法训练的问题，同时能够有效的提取关键信息，很好的关注到主要信息，从而提供变化检测的精度，使得检测结果更加合理可信。

本发明授权一种基于无监督空频表征学习融合的SAR图像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督空频表征学习融合的SAR图像变化检测方法，其特征在于，包括步骤： 将变化前SAR图像和变化后SAR图像生成差异图； 对所述差异图进行层次聚类，生成带有伪标签的图像，所述带有伪标签的图像包括可确定数据和待分类数据； 以所述待分类数据为中心像素，从所述变化前SAR图像和所述变化后SAR图像中提取第一目标窗口大小的第一像素块； 提取所述第一像素块的空间域特征得到第一空间融合特征，提取所述第一像素块的频域特征信息得到第一频域特征，提取所述第一像素块的像素块信息得到第一像素信息特征； 将所述第一空间融合特征、所述第一频域特征和所述第一像素信息特征进行拼接，得到第一拼接特征； 利用训练好的分类器对所述第一拼接特征进行分类，得到待分类数据的分类结果，其中，所述训练好的分类器为利用所述可确定数据对初始分类器进行训练得到； 将所述可确定数据的分类结果与所述待分类数据的分类结果进行融合，得到最终分类结果。

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