改进卷积神经网络SAR图像去噪算法

摘要：

合成孔径雷达(SAR)通常会被一种称为散斑的乘性噪声干扰,这使得图像的解释变得困难.为解决这一问题,提出一种改进卷积神经网络SAR图像去噪方法.对图像进行下采样再对下采样子图像进行卷积提取特征,这可以有效扩大感受野提高去噪效率;为了减少梯度消失问题和提高模型去噪性能,网络又引入了跳跃连接和残差学习策略;利用仿真和实测数据对网络进行测试与评估,实验结果表明提出的方法具有良好的去噪效果和较高的计算效率,对比其他去噪方法,该方法不仅去噪效果好,而且效率更高.

关键词：合成孔径雷达(SAR)图像去噪、卷积神经网络、图像下采样、跳跃连接、残差学习

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家航空科学基金;南昌航空大学博士科研启动基金;南昌航空大学教学改革资助项目

在线出版日期：2020-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：176-182