基于结构保持的星载SAR图像超分辨重构算法

作     者：许益乔 张刚 张占月 李雪薇 XU Yiqiao;ZHANG Gang;ZHANG Zhanyue;LI Xuewei

作者机构：航天工程大学北京101416 北京遥感信息研究所北京100192 中国科学院软件研究所北京100190 

基　　金：全军军事类研究生资助课题项目(JY2019C206) 

出 版 物：《信息工程大学学报》 (Journal of Information Engineering University)

年 卷 期：2022年第23卷第2期

页      码：148-154页

摘      要：星载合成孔径雷达(SAR)可以实现全天候、全天时、大幅宽的对地观测,但受天线尺寸和数据有损传输影响,高分辨率SAR图像的获取十分困难。针对该问题,提出一个基于结构保持的图像超分辨重构网络(SP-SRNet),以实现SAR图像从低分辨(LR)图像到高分辨(HR)图像的重构:使用一个轻量级深度卷积神经网络提取图像梯度图特征,为超分辨重构网络提供更多的结构信息;设计一个由像素损失和梯度损失组成的多目标函数优化SP-SRNet。利用ICEYE公司卫星高分辨SAR图像,采用双3次下采样算法构建SAR图像的LR-HR数据集,并在该数据集运用多种现有算法对比仿真验证。结果表明,提出的SP-SRNet在定量评估指标和主观视觉上均优于现有的超分辨重构算法。

主 题 词：星载合成孔径雷达 图像超分辨 深度卷积神经网络 结构保持 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081105[081105] 081001[081001] 081002[081002] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1671-0673.2022.02.004

馆 藏 号：203112987...