基于生成对抗网络的SAR图像降噪模型

解涛; 郭建胜; 张晓丰; 顾涛勇; 赵博欣

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基于生成对抗网络的SAR图像降噪模型

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合成孔径雷达(SAR)是相干成像系统,生成的图像经常会被相干斑噪声污染,继而造成了SAR图像在后续分割、识别中准确率低的问题。针对图像被污染问题,设计了一种结合生成对抗网络(GAN)与残差网络(ResNet)的SAR图像降噪网络模型Re-GAN,其中,GAN中的生成器加入了ResNet中的残差块以增强对SAR图像降噪的能力,模型中的组合损失函数在降噪时可以更好地保留图像细节。在MATAR数据集上,Re-GAN分别与BM3D算法、小波降噪算法进行比较,实验结果证明,Re-GAN在视觉效果和定量分析方面都具有良好的性能。

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来源
《电光与控制》 |2022年第9期|48-52|共5页
作者
解涛; 郭建胜; 张晓丰; 顾涛勇; 赵博欣;
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作者单位

空军工程大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
SAR; 图像降噪; 生成对抗网络; 残差网络;

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