一种复数域SAR图像超分辨率重建方法和系统

本发明公开了一种复数域SAR图像超分辨率重建方法和系统。其中，方法包括以下步骤：S1，对复数域数据预处理；S2，进行数据集构建并进行数据增广；S3，构建深度学习模型，并划分训练区和验证区，进行模型训练；S4，利用高分辨率原始影像数据进行精度评价；S5，根据训练最优尺度的深度学习模型，获取高分辨率的SAR产品。本方案在提升硬件的处理能力下，获取优于仅依靠幅度图超分重建的结果，能够恢复出更多的地物细节，提高现有图像资料自然灾害领域的应用价值和军事目标的识别能力。