SAR图像和传统光学图像相比有着独特的特点,主要包括其具有相干斑噪声、图像内容丰富且包含地物面积大、图像数据量大等。针对这些特点,分析总结了SAR图像在应用前的处理技术,主要为SAR图像配准技术,对该技术进行了总结分析,并对未来SAR图像的处理提出了展望。 关键词:合成孔径雷达;SAR图像;图像配准 引言:SAR是合成孔径...
Synthetic aperture radar(SAR) automatic target recognition(ATR) technology is a research hotspot in the field of SAR image processing, but the situation of insufficient data samples leads to the limitation of SAR-ATR application research. The traditional image simulation techniques for expan...
网络难以训练的问题,总结了现有的基于深度学习方法的解决方案.归纳了现阶段生成式对抗网络(Genera-tive Adversarial Network,GAN)的发展情况,以及主要的衍生模型及其特点与优势.综述了GAN在SAR图像生成与风格迁移两方面的应用情况,并合理分析了应用中的技术难点和问题.最后结合深度学习的发展趋势,展望了GAN在SAR智能解译...
摘要：随着SAR成像系统的快速发展，SAR图像已经成为遥感领域主要的分析数据源。SAR图像和传统光学图像相比有着独特的特点，主要包括其具有相干斑噪声、图像内容丰富且包含地物面积大、图像数据量大等。针对这些特点，分析总结了SAR图像在应用前的处理技术，主要为SAR图像配准技术，对该技术进行了总结分析，并对未来SAR图像...
合成孔径雷达自动目标识别技术是SAR图像处理领域的研究热点,但数据样本不足的情况导致SAR-ATR应用研究受到局限.传统扩充SAR数据集的图像仿真技术模型复杂,计算量大,生成图像不够逼真.生成式对抗网络GAN不需要目标先验信息,可以直接从真实图像数据中生成逼真的图像,具有低损耗和端到端的优点,因此相较于传统方法其更适用于...
For the problem that the identification network is difficult to train due to the lack of synthetic aperture radar(SAR) target image,the existing solutions based on deep learning method are summarized. The development of the generative adversarial network(GAN) and its main derivati...