公开(公告)号：CN113269691B

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202110584825.2

申请日：2021-05-27

Applicant: 北京卫星信息工程研究所 ,  哈尔滨工程大学

Inventor： 冯鹏铭 ,  贺广均 ,  肖飞扬 ,  董喆 ,  田左 ,  关键 ,  兰海燕 ,  刘嘉欣 ,  王恺瀚 ,  谢明杰

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开的属于SAR图像去噪方法技术领域，具体为一种基于卷积稀疏进行噪声仿射拟合的SAR图像去噪方法，该基于卷积稀疏进行噪声仿射拟合的SAR图像去噪方法的具体实施方案如下：利用图像增广和图像重进消除噪声特性对于模型训练过程的影响，本发明构建的网络具有训练初期收敛效率高，末期收敛情况与其他基准模型相同的特征，利用稀疏表示与卷积滤波器的特性，进一步节省了训练时间，提高了模型的迭代效率，借助图像增广丰富数据以及图像重建消除噪声特性的设计，本发明有效地降低了SAR图像去噪过程对无噪声SAR图像的需求度，减少了实际任务中在无噪声SAR图像获取过程投入的开支，并取得更为优秀的SAR图像去噪效果。

公开(公告)号：CN113269691A

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN202110584825.2

申请日：2021-05-27

Applicant: 北京卫星信息工程研究所 ,  哈尔滨工程大学

Inventor： 冯鹏铭 ,  贺广均 ,  肖飞扬 ,  董喆 ,  田左 ,  关键 ,  兰海燕 ,  刘嘉欣 ,  王恺瀚 ,  谢明杰

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开的属于SAR图像去噪方法技术领域，具体为一种基于卷积稀疏进行噪声仿射拟合的SAR图像去噪方法，该基于卷积稀疏进行噪声仿射拟合的SAR图像去噪方法的具体实施方案如下：利用图像增广和图像重进消除噪声特性对于模型训练过程的影响，本发明构建的网络具有训练初期收敛效率高，末期收敛情况与其他基准模型相同的特征，利用稀疏表示与卷积滤波器的特性，进一步节省了训练时间，提高了模型的迭代效率，借助图像增广丰富数据以及图像重建消除噪声特性的设计，本发明有效地降低了SAR图像去噪过程对无噪声SAR图像的需求度，减少了实际任务中在无噪声SAR图像获取过程投入的开支，并取得更为优秀的SAR图像去噪效果。