基于轮廓增强的SAR图像到可见光图像的转换方法及装置.pdf
一吃****春晓
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本发明公开了一种基于轮廓增强的SAR图像到可见光图像的转换方法及装置,该方法包括:根据SAR图像及可见光图像真值对Pix2PixHD网络进行训练;对可见光图像真值和Pix2PixHD网络训练过程中产生的伪可见光图像进行轮廓信息提取;根据提取到的可见光图像真值的轮廓信息和伪可见光图像的轮廓信息计算轮廓重建损失;利用轮廓重建损失对Pix2PixHD网络进行优化,并利用优化好的网络实现SAR图像到可见光图像的转换。本发明通过对轮廓信息的强监督,提升了复杂纹理SAR图像到伪可见光图像的转换质量。
基于偏微分方程启发的SAR图像到光学图像的转换方法.pdf
本发明提出了一种基于偏微分方程启发的SAR图像到光学图像的转换方法,实现步骤为:(1)获取训练样本集和测试样本集;(2)构建基于偏微分方程启发的网络模型O;(3)对基于偏微分方程启发的网络模型O进行迭代训练;(4)获取SAR图像转换的结果。本发明提出的基于偏微分方程启发的SAR图像到光学图像的转换方法的网络模型,通过主干分支网络中的TFD启发的边缘块中的残差学习有效地提取多级特征,PMD神经模块网络保留图像的高频结构细节信息并抑制斑点噪声;本发明能够有效促进SAR图像转换为光学图像。
基于轮廓波FCN‑CRF的SAR图像分类方法.pdf
本发明公开了一种基于轮廓波全卷积网络FCN‑条件随机场CRF的SAR图像分类方法,实现步骤为:(1)获得低频系数和高频系数;(2)构建特征矩阵;(3)归一化特征矩阵;(4)构建样本数据集;(5)选取样本;(6)构建全卷积网络FCN‑条件随机场CRF的分类模型;(7)设定分类模型各层的参数;(8)利用分类模型进行分类;(9)输出分类结果。本发明一方面引入了条件随机场CRF,且加入了非下采样轮廓波变换,考虑了SAR图像的方向信息和空间信息,增强了模型的泛化能力,使得在训练样本较少的情况下仍可以达到很高的分类精
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