一种基于条件生成对抗网络的SAR图像仿真方法

摘要

本发明涉及基于条件生成对抗网络的SAR图像仿真技术，具体涉及一种基于条件生成对抗网络的SAR图像仿真方法，首先，对需要用于制作数据集的SAR图像进行预处理，去除相干斑噪声后会使得生成网络学习到更加真实的特征，减小虚假斑点特征带来的影响。其次，利用已配准好的异源图像对来制作训练样本集。最后，搭建图像转换网络，并在上述数据集的基础上进行模型的训练和测试。该方法对原始SAR图像进行了滚动引导滤波处理，去除了相干斑噪声对生成器学习过程的影响，并在U‑Net网络的基础上搭建生成器网络，引入了残差网络，解决了U‑Net网络深度不够的缺陷，并能在异源图像配准问题上有效的降低配准难度。