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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明提出了一种基于交互注意力机制的SAR单视复图像的超分辨成像方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于交互注意力机制的成像网络模型并对其进行迭代训练；获取SAR单视复图像的成像结果。本发明深度成像模块可以分别提取浅层特征图的局部特征和全局特征，并对提取的特征通过交互注意力机制进行了交互与融合，丰富了上下文信息，融合来自不同尺度的特征增强了图像的细节恢复效果，从而生成具有更多纹理信息、噪声更小的图像，同时预成像模块对下采样后的SAR单视复图像与其标签进行尺度对齐后进行浅层特征提取，可以在频域中较好地抑制噪声，增强有用信号的分辨率，提高了SAR单视复图像的成像分辨率。
主权项：1.一种基于交互注意力机制的SAR单视复图像的超分辨成像方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取训练样本集和测试样本集：对K幅SAR单视复图像进行预处理后进行下采样，并将预处理后的每幅SAR单视复图像作为对应下采样后的SAR单视复图像的标签，然后将N幅下采样后的SAR单视复图像及其标签组成训练样本集R1，将剩余的下采样后的SAR单视复图像组成测试样本集E1，其中，K≥500，2构建基于交互注意力机制的成像网络模型O：构建包括级联的预成像模块、基于交互注意力机制的深度成像模块和后成像模块，且预成像模块的输出端与深度成像模块的输出端残差连接的成像网络模型O；其中，预成像网络模块包括级联的尺度对齐模块和卷积模块；深度成像网络包括并行排布的卷积成像模块CIB和矩形注意力模块RAB，以及与CIB和RAB的输出端级联的基于交互注意力机制的融合成像模块FIB；3对成像网络模型O进行迭代训练：将训练样本集R1作为基于交互注意力机制的成像网络模型O的输入对其进行迭代训练，得到训练好的成像网络模型O*；4获取SAR单视复图像的成像结果：将测试样本集E1作为训练好的成像网络模型O*的输入进行前向传播，得到所有测试样本对应的SAR超分辨单视复图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于交互注意力机制的SAR单视复图像的超分辨成像方法
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