本文關鍵詞：基于遷移學習的SAR目標超分辨重建

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【摘要】：針對合成孔徑雷達(SAR)目標超分辨重建問題,提出了一種基于遷移學習的超分辨方法。在光學圖像梯度域中聯(lián)合訓練超完備字典與稀疏編碼映射,利用半耦合字典聯(lián)系SAR圖像與光學圖像,尋找SAR圖像在半耦合字典下的稀疏編碼,并在高分辨率字典下完成重建。結(jié)合SAR圖像的先驗信息,使用正則化方法對SAR目標進行特征增強。所提方法在TerraSAR-X數(shù)據(jù)和MSTAR數(shù)據(jù)上進行了仿真實驗,重建結(jié)果表明,相比目前的插值方法和稀疏表示方法,所提方法空間分辨率可提高0.5~1.5個像素。正則化增強結(jié)果表明,引入稀疏先驗的正則化增強能夠進一步提高空間分辨率并抑制雜波比,最后分析了正則化參數(shù)的選取對圖像質(zhì)量的影響。
【作者單位】： 電子工程學院雷達對抗系;海軍航空工程學院電子信息工程系;北京大學軟件與微電子學院;
【關鍵詞】： 合成孔徑雷達 超分辨 遷移學習 半耦合字典 稀疏表示
【基金】：國家自然科學基金(61102166) 山東省優(yōu)秀中青年科學家科研獎勵基金(BS2013DX003)~~
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 網(wǎng)絡出版地址:www.cnki.net/kcms/detail/S1000-6893.2014.0348.html引用格式:Xu Z,Qu C W,He L Q.SAR target super-resolution based on transfer learning[J].Acta Aeronautica et Astronautica Sinica,2015,35(6):1940-1952.徐舟,曲長文,何令琪.基于遷移學習的SAR目標超分

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本文編號：892432