典型文献
基于深度学习的SAR图像质量提升方法研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
合成孔径雷达(SAR);深度学习;旁瓣抑制;超分辨(SR);图像融合
中图分类号：
作者姓名：
刘艳芳;李春升;杨威
作者机构：
北京航空航天大学 电子信息工程学院,北京100191
文献出处：
引用格式：
[1]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（中英文）,2022(03):91-99
A类：
B类：
SAR,图像质量,提升方法,合成孔径雷达,可判,判读,光学图像,关键应用,旁瓣抑制,超分辨,SR,和图像,图像融合,分析与探讨
AB值：
0.252579
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