【摘 要】
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一种主动成像雷达系统,产生的SAR图像在军事与民生等领域均有广泛应用。但是由于SAR图像采集设备费用高昂,以及SAR图像解译技术落后,SAR图像解译时常面临数据不足的问题。当前一般采用SAR图像仿真技术来解决这一问题,然而现在生成的SAR图像还原度一般较低且生成图像不可控。随着生成对抗网络的在图像生成领域的高速发展,生成图像
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一种主动成像雷达系统,产生的SAR图像在军事与民生等领域均有广泛应用。但是由于SAR图像采集设备费用高昂,以及SAR图像解译技术落后,SAR图像解译时常面临数据不足的问题。当前一般采用SAR图像仿真技术来解决这一问题,然而现在生成的SAR图像还原度一般较低且生成图像不可控。随着生成对抗网络的在图像生成领域的高速发展,生成图像的质量有重大突破,因此研究GAN网络在SAR图像增广方面应用具有重要意义。本文的主要研究内容如下:1.针对GAN网络生成SAR图像质量不高的问题,在WGAN-GP的基础上结合VAE提出了VAE-WGANGP网络。首先介绍了VAE-WGANGP网络的详细设计和算法实现,然后搭建深度学习框架Py Torch实验环境,选取DCGAN和WGANGP作为对比网络。经过实验证明,使用VAE-WGANGP网络生成的SAR图像的相似度更高。2.针对GAN网络生成的SAR图像不可控,大量样本无意义的问题,在CGAN的基础上结合VAE和one-hot编码改进了CVAE-GAN网络。CVAE-GAN主要由编码器、解码器、判别器和分类器四部分组成。在训练时将标签信息当作限制条件加入网络中,引导训练过程,最终达到网络在不降低SAR图像的质量的情况下,就能根据标签信息生成大量SAR图像的目的。本文在深度学习和SAR图像增广的理论基础上,提出了两种SAR图像增广方法。一种是结合VAE和WGAN-GP的SAR图像增广方法,一种是结合条件信息与VAE的SAR图像生成方法。最后,讨论了当前研究方法的不足与未来的改进之处。
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