【技术实现步骤摘要】
基于自归一化生成对抗网络的SAR图像超分辨率重建方法
本专利技术涉及合成孔径雷达图像超分辨率处理
，尤其是涉及一种基于自归一化生成对抗网络的SAR图像超分辨率重建方法。
技术介绍
SAR(SyntheticApertureRadar)，即合成孔径雷达，是一种主动式的对地观测系统，可安装在飞机、卫星、宇宙飞船等飞行平台上，全天时、全天候对地实施观测、并具有一定的地表穿透能力。因此，SAR系统在灾害监测、环境监测、海洋监测、资源勘查、农作物估产、测绘和军事等方面的应用上具有独特的优势，可发挥其他遥感手段难以发挥的作用。合成孔径雷达主要是机载或星载平台，由于平台硬件及成像原理等因素的限制，机/星载SAR采集到的原始图像数据很难全部保证足够高的分辨率，导致图像特征信息不明显，进而对后续的图像分析处理造成影响。从低分辨率的原始图像中重建高分辨率图像一直是图像处理领域的重点研究课题。近年来基于生成对抗网络(GAN)的重建算法已逐渐成为图像超分辨率重建领域的主流方法，例如被广泛应用于光学图像超分辨率重建领域的SRGAN方法，...
【技术保护点】
1.一种基于自归一化生成对抗网络的SAR图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、获取原始的高分辨率SAR图像以及低分辨率SAR图像；/nS2、将原始的低分辨率SAR图像输入自归一化生成对抗网络的生成器中，输出得到重建的超分辨率SAR图像；/nS3、将原始的高分辨SAR图像与步骤S2得到的超分辨SAR图像一起输入自归一化生成对抗网络的判别器中，由判别器判断输入的超分辨率SAR图像是由生成器重建输出的还是原始的高分辨率SAR图像；/nS4、若判别器判断为生成器重建输出的，则返回步骤S2重新训练生成器；若判别器判断为原始的高分辨率SAR图像，则执行步骤S5；/n...
【技术特征摘要】
1.一种基于自归一化生成对抗网络的SAR图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取原始的高分辨率SAR图像以及低分辨率SAR图像；
S2、将原始的低分辨率SAR图像输入自归一化生成对抗网络的生成器中，输出得到重建的超分辨率SAR图像；
S3、将原始的高分辨SAR图像与步骤S2得到的超分辨SAR图像一起输入自归一化生成对抗网络的判别器中，由判别器判断输入的超分辨率SAR图像是由生成器重建输出的还是原始的高分辨率SAR图像；
S4、若判别器判断为生成器重建输出的，则返回步骤S2重新训练生成器；若判别器判断为原始的高分辨率SAR图像，则执行步骤S5；
S5、将待重建的低分辨率SAR图像输入自归一化生成对抗网络的生成器中，对应输出重建的超分辨率SAR图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于自归一化生成对抗网络的SAR图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述生成器包括依次连接的生成器输入层、生成器第一卷积层、生成器第一激活函数层、第一残差模块组、生成器第二卷积层、总求和层、上采样组、生成器第三卷积层和生成器输出层，所述生成器第一激活函数层的输出还连接至总求和层，所述生成器第一激活函数层采用SeLU激活函数。
3.根据权利要求2所述的一种基于自归一化生成对抗网络的SAR图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述第一残差模块组包括多个依次连接的生成器残差模块，所述生成器残差模块由依次连接的生成器第一子卷积层、子激活函数层、生成器第二子卷积层和子求和层组成，所述生成器第一子卷积层的输入连接至子求和层，所述子激活函数层采用SeLU激活函数。
4.根据权利要求3所述的一种基于自归一化生成对抗网络的SAR图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述生成器残差模块的数量为5。
5.根据权利要求3所述的一种基于自归一化生成对抗网络的SAR图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述上采样组包括两个依次连接的上采样单元，所述上采样单元包括依次连接的采样卷积层、上采样层和采样激活函数层，所述采样激活函数层采用SeLU激活函数。
6.根据权利要求1所述的一种基于自归一化生成对抗网络的SAR图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述判别器包括依次连接的判别器输入层、判别器卷积层、判别器第一非饱和激活函数层、第二残差模块组、判别器第一全连接层、判别器第二非饱和激活函数层、判别器第二全连接层、饱和激活函数层和判别输出层，所述判别器第一非饱和激活函数层和判别器第二非饱和激活函数层均采用LeakyReLU激活函数，所述饱和激...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁瑛，毛涵秋，冯玉尧，
申请(专利权)人：苏州兴钊防务研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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