基于卷积神经网络的SAR图像去噪新方法
Fire Control Radar Technology（2023）
摘要
本文针对SAR图像相干斑噪声提出一种基于卷积神经网络的SAR图像去噪新方法.把带噪SAR图像输入到本文设计的网络中,利用网络的卷积层提取SAR图像的深层特征,池化层进一步处理以使深层特征降维,再通过反卷积层得到与输入图像尺寸大小一样的结果,并将其与原无噪图像对比,以两者的误差作为神经网络优化器的输入,驱动网络更新各层参数使误差函数最小.为了缩短网络训练收敛的时间,引入ReLU激活函数和批归一化处理,经过少次训练后,网络输出的结果就能接近原始SAR图像.实测数据试验结果表明,与传统SAR-BM3D和SAR-NL去噪方法相比,新方法去噪能力更强,图像视觉效果更好.
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