改进卷积神经网络SAR图像去噪算法

来源：计算机工程与应用杂志2020年第14期北京时间：

作者：钱满，张向阳，李仁昌

单位：南昌航空大学 信息工程学院，南昌 330063

摘要：合成孔径雷达（SAR）通常会被一种称为散斑的乘性噪声干扰，这使得图像的解释变得困难。为解决这一问题，提出一种改进卷积神经网络SAR图像去噪方法。对图像进行下采样再对下采样子图像进行卷积提取特征，这可以有效扩大感受野提高去噪效率；为了减少梯度消失问题和提高模型去噪性能，网络又引入了跳跃连接和残差学习策略；利用仿真和实测数据对网络进行测试与评估，实验结果表明提出的方法具有良好的去噪效果和较高的计算效率，对比其他去噪方法，该方法不仅去噪效果好，而且效率更高。

关键词：合成孔径雷达（SAR）图像去噪,卷积神经网络,图像下采样,跳跃连接,残差学习