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基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像處理技術(shù)研究

發(fā)布時間:2021-09-15 13:54
  合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)在軍事及民用領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用價值。SAR全天時、全天候成像的優(yōu)勢是其他遙感技術(shù)所無法替代的。隨著當(dāng)代深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,各種目標(biāo)跟蹤算法和圖像去噪模型在自然圖像處理領(lǐng)域都取得了不俗的表現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)為SAR圖像處理技術(shù)研究提供了新的方法。一方面,視頻SAR中運動目標(biāo)的高效檢測和監(jiān)視技術(shù)一直是研究的熱點,另一方面,InSAR圖像中存在的相位噪聲對后續(xù)相位解纏造成了困難,現(xiàn)有的干涉相位濾波算法集中于提升濾波精度花費了大量的計算時間。因此對目標(biāo)跟蹤算法和圖像濾波技術(shù)的研究有著充分價值和意義。本文結(jié)合深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對視頻SAR目標(biāo)跟蹤和InSAR圖像濾波兩個方面進行了研究。一方面通過全連接網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了視頻SAR的目標(biāo)跟蹤,另一方面是基于卷積實現(xiàn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PFNet,PFNet在InSAR圖像濾波中較經(jīng)典干涉相位濾波算法也有更好的表現(xiàn)。本文中涉及的主要工作內(nèi)容和創(chuàng)新如下:1、詳細介紹了深度學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的工作流程及前向傳播、梯度下降、反向傳播等相關(guān)的基本概念;對深度學(xué)習(xí)中三種基本的神經(jīng)網(wǎng)... 

【文章來源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:90 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像處理技術(shù)研究


機載視頻SAR工作模式

基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像處理技術(shù)研究


視頻SAR圖像

基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像處理技術(shù)研究


視頻SAR實測圖像

【參考文獻】:
期刊論文
[1]生成對抗網(wǎng)絡(luò)圖像處理綜述[J]. 朱秀昌,唐貴進.  南京郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(03)
[2]目標(biāo)跟蹤算法綜述[J]. 孟琭,楊旭.  自動化學(xué)報. 2019(07)
[3]循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J]. 楊麗,吳雨茜,王俊麗,劉義理.  計算機應(yīng)用. 2018(S2)
[4]基于星載視頻SAR的海上運動目標(biāo)監(jiān)視方法[J]. 王亞敏,楊威,陳杰.  海軍航空工程學(xué)院學(xué)報. 2018(01)
[5]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J]. 周飛燕,金林鵬,董軍.  計算機學(xué)報. 2017(06)
[6]深度學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法綜述[J]. 殷瑞剛,魏帥,李晗,于洪.  計算機系統(tǒng)應(yīng)用. 2016(08)
[7]SAR圖像配準(zhǔn)方法綜述[J]. 徐穎,周焰.  地理空間信息. 2013(03)
[8]干涉SAR中相位圖的噪聲抑制[J]. 徐華平,周蔭清,陳杰,李春升.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2001(01)

博士論文
[1]視頻合成孔徑雷達成像理論與關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 胡睿智.電子科技大學(xué) 2018
[2]線陣三維合成孔徑雷達稀疏成像技術(shù)研究[D]. 韋順軍.電子科技大學(xué) 2013
[3]SAR層析三維成像技術(shù)研究[D]. 王金峰.電子科技大學(xué) 2010
[4]雙基地SAR與線陣SAR原理及成像技術(shù)研究[D]. 師君.電子科技大學(xué) 2009

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的SAR圖像處理研究[D]. 闕鈺佳.電子科技大學(xué) 2019
[2]基于深度學(xué)習(xí)的SAR圖像艦船檢測[D]. 史丹榮.西安電子科技大學(xué) 2015
[3]干涉SAR測高測速技術(shù)研究[D]. 穆文爭.電子科技大學(xué) 2008
[4]InSAR平地效應(yīng)去除及相位噪聲抑制方法研究[D]. 單世鐸.中國人民解放軍信息工程大學(xué) 2005



本文編號:3396198

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