基于生成对抗网络的SAR图像去噪

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作   者：

刘帅奇;  雷钰;  庞姣;  赵淑欢;  苏永钢;  孙晨阳; 

作者机构：

河北大学电子信息工程学院河北省机器视觉技术创新中心; 

关键词：

损失函数;  生成对抗网络;  深度卷积神经网络;  SAR图像去噪; 

期刊名称：

河北大学学报(自然科学版)

i s s n：

1000-1565

年卷期：

2022 年 003 期

页   码：

306-313

摘   要：

合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像是一种能够全天时、全天候产生高分辨率图像的主动式对地观测系统，在农业和军事等方面得到了广泛应用.然而，由于相干成像机制受到相干斑噪声的影响，因此提出了一种基于生成式对抗网络的SAR图像盲去噪算法，构造了基于残差结构的深度卷积神经网络（deep convolutional neural network, DCNN）作为生成网络，可以加速训练过程，提高去噪性能.本文还利用峰值信噪比（peak signal to noise ratio, PSNR）和结构相似指数（structural similarity index measure, SSIM）定义一种新的损失函数，使得去噪后的图像更符合人眼的视觉感知要求.实验结果表明，本文算法可以有效地抑制SAR图像中的相干噪声，获得良好的去噪效果.