[发明专利]一种基于深度学习的多频SAR图像解模糊方法有效
| 申请号： | 202110405753.0 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113191538B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 丁泽刚;曾涛;卫扬铠;王岩;朱楷文;刘常浩 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 代丽;郭德忠 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的多频SAR图像解模糊方法，能够消除SAR图像中目标模糊，大幅增强SAR图像质量，有助于提升SAR图像的可理解性。本发明的基于深度学习的多频SAR图像解模糊方法，可以高效设计最优频率，为SAR成像解模糊提供数据；可以高效的对SAR成像中因采样率低而产生的模糊图进行解模糊。是高智能、高精度、高效率的SAR稀疏成像解模糊方案，预期可应用于星载SAR成像、天文雷达成像等领域，可消除SAR图像中目标模糊，大幅增强SAR图像质量，有助于提升SAR图像的可理解性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 sar 图像 模糊 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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