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题名改进CGAN网络的光学-SAR图像转换方法
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作者
王雪松
强勇
李旭升
任佳伟
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机构
西安市射频仿真重点实验室
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出处
《遥感信息》
北大核心
2025年第4期165-170,共6页
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文摘
现有的大场景合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的仿真方法往往存在建模复杂、计算量大、花费时间长、难以得到不同地貌特征的大场景SAR图像的问题。针对上述问题,提出一种基于条件生成对抗网络(conditional adversarial network,CGAN)的光学到SAR图像转换方法,在原始网络的生成器中增加注意力机制,并在损失函数中引入梯度惩罚项来改善网络性能。实验对4种不同地貌的光学图像进行SAR图像转换,并使用结构相似性指数(SSIM)与峰值信噪比(PSNR)对图像质量进行评价。最终实验结果表明,该方法转换图像质量较好,转换图像同原始网络相比,结构相似性指数最高提升0.11,峰值信噪比最高提升7.17 dB。
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关键词
图像翻译
合成孔径雷达
条件生成对抗网络
数据增强
注意力机制
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Keywords
image translation
synthetic aperture radar
conditional generative adversarial network
data enhancement
attention mechanism
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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