[发明专利]一种基于深度学习的合成雷达图像去噪方法在审
| 申请号： | 202211094315.8 | 申请日： | 2022-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN115689958A | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 付相为;单慧琳;葛彩成;朱希;吕宗奎;杨宇龙;吉茹 | 申请（专利权）人： | 无锡学院 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T5/00;G06T5/20;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 王慧 |
| 地址： | 214105 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的合成雷达图像去噪方法，包括步骤如下：S1，对初始噪声图像进行预处理；S2，将预处理后的图像输入到构建的MALNet模型中，对图像特征进行处理；S3，将处理后的图像特征通过Sigmod激活函数，转化为0‑1的浮点数信息后，与初始噪声图像相减，完成图像重建；S4，将重建的图像与初始未加噪的图像对比，通过Loss函数进行计算损失值，并通过反向传播，来对MALNet模型的权重参数进行Adam优化，最后保存训练好的MALNet模型参数。本发明具有很好鲁棒性，使网络结构在控制降噪与细节权衡上做到了良好的平衡。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 合成 雷达 图像 方法 | ||
【主权项】：
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