基于深度学习的合成孔径雷达图像去噪算法

摘要：

针对合成孔径雷达在生成图像时产生的固有斑点噪声问题,提出了一种基于多尺度注意力级联卷积神经网络的去噪算法,用多尺度卷积网络与注意力机制来实现图像的特征提取,将级联网络结构作为主网络中的特征增强部分,并加入批量归一化来防止模型中出现过拟合.实验结果表明,所提算法相较于其他传统图像去噪算法,峰值信噪比、结构相似性分别平均提高了0.75 dB～14.45 dB和0.01～0.16,在图像熵上也优于其他算法,并且能较好地恢复图像中的细节信息.

关键词：图像处理、合成孔径雷达、卷积神经网络、图像去噪、多尺度注意力

所属期刊栏目：43

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：188-198