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国内刊号：32-1772/TN
国际刊号：1673-5439
发布日期:
作者：王 昕,崔 烨,宋晓众
单位：南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003
关键词：合成孔径雷达；超分辨率重建；相干斑；预滤波；卷积神经网络
基金：基金项目:国家自然科学基金（61801232）资助项目
提升图像分辨率一直是合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）成像处理的一个重要方向。该文对低分辨率SAR图像受相干斑噪声影响导致超分辨率重建性能下降的问题进行了研究，提出了一种基于字典稀疏表示和预滤波的超分辨率重建流程。对低分辨率雷达图像的稀疏表示可以实现图像不同结构成分信息的分解，然后采用复数神经网络实现模糊核的校正以及预滤波，从而提升图像质量以及低分辨率SAR图像与超分辨率网络的匹配程度。通过上述处理流程可以避免更改网络训练设置的复杂操作，达到改善重建图像的性能，同时抑制了超分辨率网络对相干斑噪声的放大。实验验证表明，加入低分辨率SAR图像的预滤波处理步骤后，超分辨率网络的重构结果在视觉效果及客观指标上都获得了明显提升。
来源：2023年第04期
《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部
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