基于SERU-Net模型的电磁逆散射成像方法

本发明涉及一种基于SERU‑Net模型的电磁逆散射成像方法，方法基于成像区域周围布置的天线获得散射场信息得到实际目标初始像；然后，基于MNIST手写数字图片集，生成成像区域虚拟目标得到虚拟目标初始像；接着，以虚拟目标作为SERU‑Net深度学习网络标签值，虚拟目标初始像作为SERU‑Net输入值，构建基于SERU‑Net模型的电磁成像预测模型；最后，将实际目标初始像输入到电磁成像预测模型中，得到实际目标预测成像结果。本发明不仅短时高效的处理了信噪比较低情况下的成像问题，而且明显改善了经典网络对弱散射体成像效果差、对强散射体成像可能出现残影的问题，大大提高了成像精度。