[发明专利]一种基于Deep U-Net模型的电磁逆散射成像方法在审
| 申请号： | 202310641571.2 | 申请日： | 2023-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN116628502A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 刘自成;马杰;程曦;肖瑞杰;王士龙 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06N3/0499;G06N3/084 |
| 代理公司： | 西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙) 61239 | 代理人： | 苏爱廷 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于DeepU‑Net模型的电磁逆散射成像方法，包括步骤1：对散射场进行预处理，得到预成像结果；步骤2：利用预成像结果计算加权系数初值；步骤3：训练逆散射成像模型；步骤4：利用测试数据测试训练结果，判断权重值；步骤5：利用训练好的模型输出成像结果，对电磁逆散射模型进行测试；本方法采用融合TV损失函数正则项的U‑Net网络实现，一方面TV损失函数的加入提升了模型应对预处理数据中存在的“伪影”的能力，提高了模型在高噪声情况和强散射体情况下的成像能力，另一方面正则项的加入使得用较少的训练数据便可以产生很好的反演结果并具有较强的泛化能力，具有成像效果好、训练时间短和泛化能力强的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 deep net 模型 电磁 散射 成像 方法 | ||
【主权项】：
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