sar image change detection based on multiscale capsule network

基于多尺度胶囊网络的SAR图像变化检测是一种基于深度学习的图像处理技术。合成孔径雷达（SAR）图像是一种主要用于地理信息获取的重要遥感数据，而图像变化检测则是对同一区域在不同时间拍摄的SAR图像进行比较，以识别出区域内发生的变化。多尺度胶囊网络是一种能够有效处理图像多尺度信息的深度学习网络模型，它通过建立多层次的胶囊来提取图像的特征，能够更好地捕捉到图像中不同尺度的变化情况。

在SAR图像变化检测的过程中，多尺度胶囊网络可以对图像进行分层处理，从而识别出不同尺度下的变化情况。同时，它还可以通过学习图像中的特征来进行自适应的特征提取，从而提高了对变化区域的识别准确度。另外，多尺度胶囊网络还可以通过反向传播算法来不断优化模型，进而提高其变化检测的性能。

总的来说，基于多尺度胶囊网络的SAR图像变化检测技术能够有效地利用深度学习的优势，对SAR图像进行更加精准和高效的变化检测，为地理信息获取和遥感监测领域提供了重要的技术支持。