基于深度学习的SAR图像质量提升方法研究

刘艳芳; 李春升; 杨威

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基于深度学习的SAR图像质量提升方法研究

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提升合成孔径雷达(SAR)图像质量以增强其可判读性,一直是SAR图像处理中的关键问题。近年来,深度学习在光学图像处理中取得显著的成功,并逐步应用到SAR图像质量提升领域。对深度学习在SAR图像质量提升中的关键应用进行综述,对深度学习在SAR图像质量提升中采用的典型网络进行了介绍,并从SAR图像旁瓣抑制、超分辨(SR)处理和图像融合3个方面对深度学习的应用进行阐述。最后,分析与探讨了基于深度学习的SAR图像质量提升中的关键问题及进一步研究方向。

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来源
《上海航天(中英文)》 |2022年第3期|91-99|共9页
作者
刘艳芳; 李春升; 杨威;
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作者单位

北京航空航天大学电子信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像信号处理;
关键词
合成孔径雷达(SAR); 深度学习; 旁瓣抑制; 超分辨(SR); 图像融合;

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