[发明专利]基于深度学习的SAR自聚焦方法在审
| 申请号： | 202110772455.5 | 申请日： | 2021-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN113506233A | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 丁金闪;黄学军;徐众;朱晟玉 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华;王喜媛 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的SAR图像自聚焦方法，主要解决传统方法处理具有空变误差的SAR图像聚焦效果差和耗时的问题。其实现方案为：1)获取多幅粗聚焦SAR图像，将其按照比例随机划分为训练集和测试集；2)构建由八个卷积层和四个反卷积层级联组成的SAR自聚焦网络模型；3)构造SAR自聚焦神经网络的模型损失函数Loss；4)利用训练数据集对SAR图像自聚焦神经网络进行训练，直到损失函数收敛，得到训练好的网络模型；5)将测试集中的粗聚焦SAR图像输入到训练好的网络模型中，得到聚焦后的SAR图像。本发明能够精确地估计运动误差导致的二维相位误差，提高了聚焦性能，加快了聚焦速度，可用于SAR图像成像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 sar 自聚焦 方法 | ||
【主权项】：
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