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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于交互注意力和中值滤波的SAR图像变化检测方法、系统、装置及存储介质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：CN119559495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411496472.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于交互注意力和中值滤波的SAR图像变化检测方法、系统、装置及存储介质是由于秋则;张超羽;尚艳丽;刘方宏;张浩文设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交互注意力和中值滤波的SAR图像变化检测方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于交互注意力和中值滤波的SAR图像变化检测方法、系统、装置及存储介质，属于SAR图像处理技术领域。方法包括获取目标数据集，其包括第一时相和第二时相；将第一时相和第二时相输入预先训练好的SAR变化检测网络模型，得到最终变化检测图；其中，SAR变化检测网络模型包括滤波残差卷积模块、空间交互注意力模块、解码模块及连通域判决模块。本发明通过滤波残差卷积模块能够减轻椒盐噪声的干扰，提升SAR图像的质量；通过空间交互注意力模块使得第一时相和第二时相进行全局空间信息交互，精准聚焦于真实变化区域；通过连通域判决模块进一步保证了检测结果的精度和连贯性。

本发明授权基于交互注意力和中值滤波的SAR图像变化检测方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于交互注意力和中值滤波的SAR图像变化检测方法，其特征在于，包括： 获取目标数据集，其包括第一时相和第二时相； 将所述第一时相和第二时相输入预先训练好的SAR变化检测网络模型，得到最终变化检测图； 其中，所述SAR变化检测网络模型包括滤波残差卷积模块、空间交互注意力模块、解码模块及连通域判决模块； 所述滤波残差卷积模块用于分层提取第一时相和第二时相中的特征，得到各层输出特征图对； 多个所述空间交互注意力模块用于分别融合各层输出特征图对，得到对应的各层交互融合特征图； 所述解码模块用于融合各层交互融合特征图，并将融合后的特征图解码，得到粗变化检测图； 所述连通域判决模块用于去除粗变化检测图中的噪声，得到最终变化检测图； 其中，所述滤波残差卷积模块包括多个滤波残差卷积层，且每个滤波残差卷积层的输出特征作为下一滤波残差卷积层的输入特征； 第个所述滤波残差卷积层的输出特征图对表示为，其中，表示第一时相的输出特征图，表示第二时相的输出特征图； 所述滤波残差卷积层包括残差卷积块、二倍下采样和中值滤波块； 所述残差卷积块用于通过卷积操作提取输入特征的特征，得到第一特征；所述卷积操作表示为： ； 其中，表示输出特征在像素位置、第个通道的像素值，表示输入特征在像素位置、第个通道的像素值，表示卷积核在输出通道上、对于输入通道的权重，表示输入特征图的通道数，表示卷积核的第行，表示卷积核的第列，； 所述二倍下采样用于减少第一特征的空间维度，得到第二特征； 所述中值滤波块用于处理第二特征不同区域的噪声水平，得到当前滤波残差卷积层的输出特征图对，包括： 对于所述第二特征的像素位置，定义其局部窗口为，表示为： ； 其中，表示最小的局部窗口尺寸，表示最大的局部窗口尺寸，表示调整因子，表示噪声水平阈值，表示第二特征局部区域的噪声水平，表示为： ； 其中，表示第二特征在像素位置的像素值，表示局部窗口内的像素均值，表示为： 。

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武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299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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