公开(公告)号：CN113781340B

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202111034090.2

申请日：2021-09-03

Applicant: 河北大学

Inventor： 刘帅奇 ,  雷钰 ,  张璐瑶 ,  苗思雨 ,  赵淑欢 ,  赵杰

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于深度网络模型的合成孔径雷达图像散斑抑制系统。本发明中的深度网络模型包括浅层特征提取模块、深层特征分析处理模块和重构模块；所述浅层特征提取模块包括第一卷积层和第二卷积层，用于对输入的噪声图像做初步处理，以得到输入噪声图像中的浅层特征信息；所述深层特征分析处理模块包括层层级联的m个递归组，用于对浅层特征提取模块提取的浅层特征信息进行分析处理，以获取更多的信息；所述重构模块包括第一通道注意力模块和第三卷积层包，所述第三卷积层的输出与输入的噪声图像形成全局残差，用以得到与噪声图像相对应的去噪图像。本发明避免了训练过程中出现的梯度消失或爆炸现象，去噪能力强，细节保存能力好，能够更好地应用于雷达装备中。

公开(公告)号：CN113781340A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202111034090.2

申请日：2021-09-03

Applicant: 河北大学

Inventor： 刘帅奇 ,  雷钰 ,  张璐瑶 ,  苗思雨 ,  赵淑欢 ,  赵杰

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种针对合成孔径雷达图像散斑抑制的深度网络模型。本发明深度网络模型包括浅层特征提取模块、深层特征分析处理模块和重构模块；所述浅层特征提取模块包括第一卷积层和第二卷积层，用于对输入的噪声图像做初步处理，以得到输入噪声图像中的浅层特征信息；所述深层特征分析处理模块包括层层级联的m个递归组，用于对浅层特征提取模块提取的浅层特征信息进行分析处理，以获取更多的信息；所述重构模块包括第一通道注意力模块和第三卷积层包，所述第三卷积层的输出与输入的噪声图像形成全局残差，用以得到与噪声图像相对应的去噪图像。本发明避免了训练过程中出现的梯度消失或爆炸现象，去噪能力强，细节保存能力好，能够更好地应用于雷达装备中。