摘要
一种基于超分重建的Ka波段SAR图像质量提升方法及设备,构建高分辨率光学‑SAR数据集,即将高分光学图像与聚束式Ka波段SAR图像输入预训练模型提取特征,并筛选相似的图像;对高分辨率光学‑SAR数据集下采样生成相应低分辨率光学‑SAR数据集;构建超分辨率模型,进行训练,所述超分辨率模型包括生成器和判别器;所述生成器引入多尺度特征融合模块及注意力机制,所述判别器包含相干斑语义抑制模块和细节语义增强模块;将待处理的低分辨率Ka波段SAR图像输入训练后的超分辨率模型,生成高质量超分图像。本发明能够有效缓解域差异与模型耦合问题,并且可以有效降低相干斑对与超分重建图像质量的影响,有效提高SAR超分图像质量。
技术关键词
超分辨率模型
多尺度特征融合
构建高分辨率
图像
交叉注意力机制
预训练模型
非暂态计算机可读存储介质
融合多尺度特征
模块
处理器
数据
噪声特征
计算机程序产品
语义特征
纹理
存储器
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