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。
引用本文（GB/T 7714）
付相为 Fu Xiangwei, 单慧琳 Shan Huilin, 吕宗奎 Zongkui Lü, 等. 基于深度学习的合成孔径雷达图像去噪算法[J]. Acta Optica Sinica, 2023.
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