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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于区域相对峰值与VIT的无监督极化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：CN115546627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202211023534.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于区域相对峰值与VIT的无监督极化SAR图像变化检测方法是由李明;徐大治;吴艳;张鹏设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区域相对峰值与VIT的无监督极化SAR图像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区域相对峰值与VIT的无监督极化SAR图像变化检测方法，通过对多时相的极化SAR图像进行配准并提取边缘信息和区域相对峰值，利用边缘信息对区域相对峰值进行修正，重构极化SAR图像对的差异图；该差异图根据边缘修正区域相对峰值以及多尺度超像素重构得到，避免现有技术导致的变化信息丢失以及无法准确检测变化结果的缺陷，之后再对差异图进行双阈值分割生成伪标记图；以伪标记图构建样本从而训练VIT网络以感知复杂后向散射特性的多时相极化SAR图像的变化特征，之后使用该网络进行变化检测，本发明提高了边界定位能力以及对变化信息的保持能力，有效地提升了极化SAR变化检测的总体精度与区域内部一致性。

本发明授权基于区域相对峰值与VIT的无监督极化SAR图像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区域相对峰值与VIT的无监督极化SAR图像变化检测方法，其特征在于，包括：步骤1：获取同一地区的双时相的原始极化SAR图像，并对所述双时相的原始极化SAR图像进行配准，获得配准后的极化SAR图像对；步骤2：提取所述极化SAR图像对的边缘信息以及区域相对峰值；步骤3：利用每个所述极化SAR图像的边缘信息对每个所述极化SAR图像的相对峰值进行修正，获得所述极化SAR图像对的边缘修正相对峰值；步骤4：利用所述边缘修正相对峰值重构得到所述极化SAR图像对的多尺度超像素重构差异图；步骤5：对每个所述极化SAR图像的多尺度超像素重构差异图进行双阈值分割标记，得到伪标记图；其中，所述伪标记图包含变化区域、未变化区域以及未知区域；步骤6：根据伪标记图中的变化区域、未变化区域构造标注标签的训练样本以及根据伪标记图中的未知区域构造不含标签的预测样本；步骤7：将所述训练样本作为预设的VIT网络的输入，将所述伪标记图中的变化区域、未变化区域作为像素类别标签，迭代训练所述预设的VIT网络直至达到训练截止条件，获得训练好的VIT网络；步骤8：将所述预测样本输入训练好的VIT网络中，得到预测所述双时相的原始极化SAR图像是否发生变化的检测结果。

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