[发明专利]一种基于卷积神经网络的合成孔径雷达图像去噪方法在审
| 申请号： | 201911163279.4 | 申请日： | 2019-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN111145102A | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 陈椿元;胡源源;刘巧煜;申仕煜;陶诗飞 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的合成孔径雷达图像去噪方法。方法为：首先搭建基于参数可学习激活函数的卷积神经网络模型；然后选取训练集，并设置参数可学习激活函数的卷积神经网络模型的训练参数；接着根据数可学习激活函数的卷积神经网络模型及其训练参数，使用均方误差MSE和总变分损失函数TV Loss作为损失函数，并以端到端训练参数可学习激活函数的卷积神经网络图像去噪模型；最后将待处理的图像输入到基于参数可学习激活函数的卷积神经网络的图像去噪模型中，得到去噪后的图像。本发明增强了神经网络的学习能力，建立了带噪声的合成孔径雷达图像到无噪声图像的准确映射，提高了合成孔径雷达图像去噪的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 合成孔径雷达 图像 方法 | ||
【主权项】：
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