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本发明公开了一种基于深度学习的合成雷达图像去噪方法,包括步骤如下:S1,对初始噪声图像进行预处理;S2,将预处理后的图像输入到构建的MALNet模型中,对图像特征进行处理;S3,将处理后的图像特征通过Sigmod激活函数,转化为0?1的浮点数信息后,与初始噪声图像相减,完成图像重建;S4,将重建的图像与初始未加噪的图像对比,通过Loss函数进行计算损失值,并通过反向传播,来对MALNet模型的权重参数进行Adam优化,最后保存训练好的MALNet模型参数。本发明具有很好鲁棒性,使网络结构在控制降噪与细节权衡上做到了良好的平衡。