基于注意力卷积神经网络的SAR图像去噪算法研究-豆柴文库

基于注意力卷积神经网络的SAR图像去噪算法研究.pdf

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SAR图像去噪算法研究摘要：合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）技术在遥感图像领域应用广泛，但SAR图像本身就存在着大量的噪声，降低了其可视化效果和对后续数据处理过程的影响。因此，本文提出了一种基于注意力卷积神经网络（Attention ConvolutionalNeuralNetwork，ACNN）的SAR图像去噪算法。ACNN首先提出了一种特征挖掘方法，通过信噪比得分对输入SAR图像进行筛选和排序，探索SAR图像局部结构以降低噪声种类和强度。然后，在去噪网络中引入注意力机制，提高神经网络对SAR图像正常区域与噪声区域的关注程度，同时降低对无关空间区域的关注度，加速去噪效率并提高去噪效果。实验结果表明，与传统去噪算法相比，ACNN在去除SAR 图像噪声方面具有更高的精度和时效性，本文提出的方法对于 SAR图像去噪具有很好的应用前景。关键词：SAR图像；去噪算法；注意力卷积神经网络；特征挖掘；信噪比得分一、引言合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）技术是一种利用雷达波信号实现图像成像的遥感技术，可以实现对地面多种物质的探测，包括地形、建筑物、水体等等。由于SAR 技术具有非常高的灵敏度和穿透力，因此在军事、海洋、气候 SAR图像存在明显的斑点、梯度等不可避免的噪声，影响了对实际目标的准确识别和分类，因此需要对其进行噪声去除以提高其可视化效果和数据精度。传统的SAR图像去噪方法主要包括基于小波变换的方法、基于非线性滤波的方法和基于矩阵分解的方法。但由于这些传统方法对于SAR图像的特征和噪声分布不够精准，去噪效果往往不能令人满意。随着深度学习技术的不断进步，越来越多的研究开始利用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork， CNN）对SAR图像进行噪声去除，其去噪效果在很大程度上取得了相对较好的效果。近年来，一些学者将注意力机制引入卷积神经网络中，提高神经网络对图像细节和重要区域的关注度，进而获得更加精确的特征提取和分类效果。本文基于注意力卷积神经网络，提出了一种SAR图像去噪算法，目的是加强神经网络对SAR图像噪声的处理和对正常区域的更好把握。二、ACNN算法模型 2.1特征挖掘针对原始SAR图像存在的大量噪声和干扰，本文提出了一种基于信噪比得分的特征挖掘方法。首先，将输入SAR图像拆分为一系列互不重叠的小块，对每个小块计算出对应的信噪比得分（Signal-to-NoiseRatio，SNR），然后通过SNR得分成新的SAR图像输入集合。接着，本文进一步挖掘SAR图像的局部结构信息，在卷积神经网络中引入注意力机制，提高神经网络对小块内部局部结构的把握和对外部噪声的排除。 2.2注意力卷积神经网络本文的注意力卷积神经网络主要包括编码器、解码器、注意力模块等三个部分。编码器主要利用若干个卷积层提取输入SAR 图像的特征向量，并在此基础上构建一张特征图；解码器则通过反卷积（transposeconvolution，即升维操作）将特征图转化成与原始SAR图像大小相同的图像，加息保留了所有图像信息和特征细节。在编码器和解码器之间，本文引入了一种特殊的注意力模块，用于区分SAR图像中的正常区域和噪声区域，以便网络更好地学习图像特征和去除噪声。 2.2.1编码器本文的编码器主要包含数个卷积层和激活函数。输入SAR图像首先经过第一个卷积层进行卷积运算，得到一组特征图；然后，这组特征图再经过一系列卷积层，通过非线性变换，逐渐生成更深层的特征图。这些特征图具有不同的大小和深度，也具有不同的特征细节，包括SAR图像中的明暗变化、边缘信息、角点等。 2.2.2解码器数，将编码器生成的特征图还原成与原始SAR图像相同大小的图像。与编码器过程类似，这些反卷积层也逐渐减小步幅，从而构建出与输入SAR图像尺寸一致的图像。此外，为了提高解码器的效率和去噪效果，本文在反卷积层之间增加了多个跃迁连接（skipconnection），可逐层复制输入图像的高级信息，加快去噪方案的收敛速度和准确性。 2.2.3注意力模块本文的注意力模块主要是为了让神经网络更好地探测SAR图像中的噪声区域，并更集中地学习SAR图像的特征细节和局部结构。注意力模块主要包括两个分支结构：一是生成特征图分支，负责从输入SAR图像生成特征图，并提取待去噪图像的特征向量，用于后续注意力权重计算；二是计算注意力权重分支，负责计算每个特征向量的注意力权重，以便网络知道这些特征向量与去噪目标的相似度，并据此加强或减弱去噪效果。最终，本文利用多通道自适应

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