一种SAR图像智能重聚焦方法技术

本发明专利技术公开了一项基于深度学习的SAR智能重聚焦方法，主要解决传统SAR图像重聚焦中相位误差建模复杂、图像分辨率低、细节丢失的问题。其实现方案是：获取SAR纯净图像和对应散焦图像的数据集并划分为训练集、验证集和测试集；构建包含编码器和解码器的深度学习网络；利用训练集进行前向和反向传播迭代训练该网络，并在验证集上评估更新模型参数得到训练好的网络模型；将测试集中的散焦图像输入到训练好的网络模型中，通过编码器提取图像特征并通过解码器重建高分辨率图像获取复原图像结果。本发明专利技术能有效提取SAR图像的深层特征，缓解梯度消失，有效融合不同层次的特征，提升SAR图像的重建质量和分辨率，增强复原后图像的细节表现，可用于雷达成像及评价。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信号与信息处理领域，具体涉及一种雷达重聚焦方法，可用于雷达成像及评价。

技术介绍

1、合成孔径雷达sar是一种主动微波遥感系统，具备全天时，全天候的观测能力。随着军事与民用的需求提高，对sar图像分辨率也提出了更高的要求。sar图像的分辨率越高，包含的图像信息就越丰富。图像采集过程中由于成像设备的硬件设施导致的系统误差、探测器目标与成像器件之间的相对运动等因素都会造成图像质量退化，表现为图像模糊、噪声明显和分辨率降低的问题。因此需要对散焦图像进行重聚焦，从而提高图像的清晰度。sar图像散焦的原因通常有两种。第一种是大气干扰，如大气折射率变化影响波的传播路径与相位。第二种是运动误差，成像目标的复杂运动状态在sar成像期间相对运动速度的改变、平台的非理想运动、微小的加速度、速度变化或姿态控制不精准均会产生相位误差，导致图像散焦。相位误差会降低图像分辨率，模糊目标的边缘，影响目标定位精度和形状恢复。这种误差在高精度检测应用中，如目标识别或导航，都会产生显著影响。因此，采用先进的信号处理技术来补偿散焦图像，提高sar图像分辨率是非常必要的。

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【技术保护点】

1.一种SAR图像智能重聚焦方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(1)，其实现包括如下：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在回波数据中引入相位干扰得到干扰回波数据，其实现包括如下：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2a)建立包括多个残差块的堆叠而成的编码器，其实现包括如下：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2b)建立包括多个上采样层、残差块交替堆叠的解码器，其实现包括如下

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2c)中设定深度...

【技术特征摘要】

1.一种sar图像智能重聚焦方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(1)，其实现包括如下：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在回波数据中引入相位干扰得到干扰回波数据，其实现包括如下：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2a)建立包括多个残差块的堆叠而成的编码器，其实现包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：董刚刚，范易非，李爽，刘宏伟，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：