基于生成对抗网络的SAR图像仿真方法研究

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SAR图像仿真过程能够实现SAR目标仿真图像的自动生成,在SAR图像数量较为有限的条件下,对SAR目标解译与识别具有非常重要的作用.受限于数据获取方式,SAR目标图像数量通常都极为有限,传统的基于电磁计算的SAR目标图像仿真方法,由于缺乏联合优化往往容易出现参数失真,从而对仿真图像产生较大影响.本文提出使用基于生成对抗网络端到端的方法进行SAR图像仿真,仿真过程选用基于卷积网络的DCGAN、基于梯度惩罚的WGAN以基于梯度惩罚的WGAN三种方法,采用由浅至深的DCGAN基础结构、四残差块卷积网络和Resnet三种网络结构.针对MSTAR数据集中的典型SAR目标图像,通过网络优化与对比,分析了各方法与结构在SAR图像仿真过程中的生成效果与收敛特性,从而实现了SAR典型目标图像的智能仿真,并使其具备优秀的视觉仿真效果.
作者：鲍鲜杰潘宗序刘磊
作者单位：中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京100190;中国科学院电子学研究所北京100190
母体文献：第五届高分辨率对地观测学术年会论文集
会议名称：第五届高分辨率对地观测学术年会  
会议时间：2018年10月17日
会议地点：西安
主办单位：高分辨率对地观测学术联盟
语种：chi
分类号：
关键词：合成孔径雷达图像  图像仿真  生成对抗网络
在线出版日期：2019年8月12日
基金项目：
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2024-12-3 20:14 上传 基于生成对抗网络的SAR图像仿真方法研究.pdf

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