引用本文:刘艳芳,李春升,杨威.基于深度学习的SAR图像质量提升方法研究[J].上海航天,2022,39(3):91-99.
【打印本页】   【下载PDF全文】     
本文已被:浏览 14次   下载 15
分享到: 微信 更多
基于深度学习的SAR图像质量提升方法研究
刘艳芳,李春升,杨威
北京航空航天大学 电子信息工程学院,北京100191
摘要:
提升合成孔径雷达(SAR)图像质量以增强其可判读性,一直是SAR图像处理中的关键问题。近年来,深度学习在光学图像处理中取得显著的成功,并逐步应用到SAR图像质量提升领域。对深度学习在SAR图像质量提升中的关键应用进行综述,对深度学习在SAR图像质量提升中采用的典型网络进行了介绍,并从SAR图像旁瓣抑制、超分辨(SR)处理和图像融合3个方面对深度学习的应用进行阐述。最后,分析与探讨了基于深度学习的SAR图像质量提升中的关键问题及进一步研究方向。
(School of Electronics and Information Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China)

分享按钮