典型文献
基于生成对抗网络的SAR图像降噪模型
文献摘要：
合成孔径雷达(SAR)是相干成像系统,生成的图像经常会被相干斑噪声污染,继而造成了SAR图像在后续分割、识别中准确率低的问题.针对图像被污染问题,设计了一种结合生成对抗网络(GAN)与残差网络(ResNet)的SAR图像降噪网络模型Re-GAN,其中,GAN中的生成器加入了ResNet中的残差块以增强对SAR图像降噪的能力,模型中的组合损失函数在降噪时可以更好地保留图像细节.在MATAR数据集上,Re-GAN分别与BM3D算法、小波降噪算法进行比较,实验结果证明,Re-GAN在视觉效果和定量分析方面都具有良好的性能.
文献关键词：
SAR;图像降噪;生成对抗网络;残差网络
中图分类号：
作者姓名：
解涛;郭建胜;张晓丰;顾涛勇;赵博欣
作者机构：
空军工程大学,西安 710000
文献出处：
引用格式：
[1]解涛;郭建胜;张晓丰;顾涛勇;赵博欣-.基于生成对抗网络的SAR图像降噪模型)[J].电光与控制,2022(09):48-52
A类：
MATAR
B类：
生成对抗网络,SAR,图像降噪,降噪模型,合成孔径雷达,相干成像,成像系统,相干斑噪声,噪声污染,GAN,残差网络,ResNet,生成器,残差块,组合损失函数,BM3D,小波降噪算法,视觉效果
AB值：
0.278463
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