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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于分解的SAR图像多目标模糊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：CN114331909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202111681937.6，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于分解的SAR图像多目标模糊变化检测方法是由方伟;席超;陆恒杨;孙俊;吴小俊设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分解的SAR图像多目标模糊变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分解的SAR图像多目标模糊变化检测方法，属于遥感监测技术领域。该方法从保留细节与去除噪声两个目标点出发，针对不同的目标生成不同的差分图像，分别使用FCM与FLICM模糊聚类代价函数来构造不同的目标函数，通过MOEAD的方式对多目标任务进行优化，最后采用新的隶属度更新公式，通过种群迭代的方式，以不同的权重分配来计算每个像素点最后关于不同类别的隶属度值。通过实验证明本申请方法对SAR图像具有更好的检测效果。同时本申请针对保留细节和去除噪声两个目标进行了更加细致的分析，针对两目标选取了两个相互冲突的目标函数以进一步提高其区分能力，提高了对斑点噪声的鲁棒性。

本发明授权一种基于分解的SAR图像多目标模糊变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分解的SAR图像多目标模糊变化检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一：获取在同一地理区域的两个不同时期的SAR图像，并对图像进行预处理； 步骤二：对预处理后的图像分别使用log算子获得保留细节差分图像，使用小波滤波与基于频域的显著性检测相结合的方式，获得去噪差分图像； 步骤三：针对保留细节差分图像和去噪差分图像采用FCM与FLICM模糊聚类代价函数构造的两个不同的目标函数，使用基于分解的多目标演化计算算法同时优化两个目标； 步骤四：构造初始均匀权重向量，对保留细节和去除噪声两个目标分配不同的权重配比，使用多目标演化计算方法更新模糊聚类中心值； 步骤五：结合分解的思想，使用新设计的模糊隶属度更新公式来更新像素的隶属度值，从而得到最终的分类结果，获得变化检测图像； 所述步骤二中对预处理后的图像使用小波滤波与基于频域的显著性检测相结合的方式，获得去噪差分图像，包括： 对预处理后的图像进行小波变换，将图像信号从时域变换到小波域； 通过贝叶斯阈值法滤除噪声，然后将经过阈值处理的小波系数进行重构得到两张不同时期的SAR图像分别对应的初始去噪图像； 对两张不同时期的SAR图像分别对应的初始去噪图像进行差分，得到初始去噪差分图像DIx； 使用伽马变换对初始去噪差分图像DIx进行图像增强； 对增强后的初始去噪差分图像DIx进行傅里叶变换，得到其振幅谱Ff，从而获得其对数频谱Lf： Lf＝logFf 使用一个3*3的局部平均滤波器hf与对数谱Lf做卷积，得到图像均值对数频Af谱： Af＝hf*Lf 根据下式通过Lf和Af得到谱残差Rf： Rf＝Lf-Af 之后对Rf进行傅里叶逆变换，得到空间域的显著性图Sx： Sx＝gx*F-1[expRf+Pf]2 其中gf代表一个高斯滤波器，用来平滑显著性图像，而Pf代表图像的相位光谱； 最后使用OTSU算法获得显著性区域，保留显著性区域内的像素值，而将非显著区域的值置零，从而得到最终的去噪差分图像DIdenoise。

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