研究目的
通过线性合成和生成对抗网络直接从已知图像数据库生成具有目标与方位角信息的SAR图像数据集。
研究成果
该论文证明了使用稀疏模型对不同方位角的线性合成SAR图像进行处理，并基于DCGAN添加方位判别模型以生成所需图像的可行性。然而，SAR图像的质量和数量受到生成对抗网络的不稳定性以及相对较低的SAR图像分辨率和信噪比的限制。
研究不足
生成的反网络的不稳定性以及SAR图像相对较低的分辨率和信噪比限制了SAR图像的质量和数量。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - SAR图像数据集的数据增强方法
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - SAR图像数据集的数据增强方法
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518825
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
大规模、高质量、标准化、可测量且精确的数据是推动雷达遥感算法进步的关键。数据扩展是一种通过特定数据转换来增加标记训练集规模的技术?；诩扑慊ㄖ仆寄Ｐ偷暮铣煽拙独状铮⊿AR）图像模拟器在自动目标识别和图像解译等SAR应用中发挥着重要作用，但该模拟器的准确性受几何误差和电磁计算简化的影响。为了获得具有已知目标和方位角的SAR图像数据集，我们可以直接从已知图像数据库生成所需图像。通过线性合成和生成对抗网络，可以实现SAR图像数据集的增强，从而生成指定方位角的SAR图像。
作者：
Mingrui Zhang，Zongyong Cui，Xianyuan Wang，Zongjie Cao
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