航空学报
航空學報
항공학보
ACTA AERONAUTICA ET ASTRONAUTICA SINICA
2015年
6期
1940-1952
,共13页
合成孔径雷达%超分辨%迁移学习%半耦合字典%稀疏表示
閤成孔徑雷達%超分辨%遷移學習%半耦閤字典%稀疏錶示
합성공경뢰체%초분변%천이학습%반우합자전%희소표시
synthetic aperture radar%super-resolution%transfer learning%semi-coupled dictionary%sparse representation
针对合成孔径雷达(SAR)目标超分辨重建问题,提出了一种基于迁移学习的超分辨方法.在光学图像梯度域中联合训练超完备字典与稀疏编码映射,利用半耦合字典联系SAR图像与光学图像,寻找SAR图像在半耦合字典下的稀疏编码,并在高分辨率字典下完成重建.结合SAR图像的先验信息,使用正则化方法对SAR目标进行特征增强.所提方法在TerraSAR-X数据和MSTAR数据上进行了仿真实验,重建结果表明,相比目前的插值方法和稀疏表示方法,所提方法空间分辨率可提高0.5～1.5个像素.正则化增强结果表明,引入稀疏先验的正则化增强能够进一步提高空间分辨率并抑制杂波比,最后分析了正则化参数的选取对图像质量的影响.
針對閤成孔徑雷達(SAR)目標超分辨重建問題,提齣瞭一種基于遷移學習的超分辨方法.在光學圖像梯度域中聯閤訓練超完備字典與稀疏編碼映射,利用半耦閤字典聯繫SAR圖像與光學圖像,尋找SAR圖像在半耦閤字典下的稀疏編碼,併在高分辨率字典下完成重建.結閤SAR圖像的先驗信息,使用正則化方法對SAR目標進行特徵增彊.所提方法在TerraSAR-X數據和MSTAR數據上進行瞭倣真實驗,重建結果錶明,相比目前的插值方法和稀疏錶示方法,所提方法空間分辨率可提高0.5～1.5箇像素.正則化增彊結果錶明,引入稀疏先驗的正則化增彊能夠進一步提高空間分辨率併抑製雜波比,最後分析瞭正則化參數的選取對圖像質量的影響.
침대합성공경뢰체(SAR)목표초분변중건문제,제출료일충기우천이학습적초분변방법.재광학도상제도역중연합훈련초완비자전여희소편마영사,이용반우합자전련계SAR도상여광학도상,심조SAR도상재반우합자전하적희소편마,병재고분변솔자전하완성중건.결합SAR도상적선험신식,사용정칙화방법대SAR목표진행특정증강.소제방법재TerraSAR-X수거화MSTAR수거상진행료방진실험,중건결과표명,상비목전적삽치방법화희소표시방법,소제방법공간분변솔가제고0.5～1.5개상소.정칙화증강결과표명,인입희소선험적정칙화증강능구진일보제고공간분변솔병억제잡파비,최후분석료정칙화삼수적선취대도상질량적영향.
