[發明專利]基于自歸一化生成對抗網絡的SAR圖像超分辨率重建方法

在審

• 申請號: 202010630972.4
• 申請日: 2020-07-03
• 公開（公告）號: CN111784581A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 袁瑛;毛涵秋;馮玉堯
• 申請（專利權）人: 蘇州興釗防務研究院有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 葉敏華

本發明涉及一種基于自歸一化生成對抗網絡的SAR圖像超分辨率重建方法，包括以下步驟：將原始的低分辨率SAR圖像輸入自歸一化生成對抗網絡的生成器中，輸出得到重建的超分辨率SAR圖像；將原始的高分辨SAR圖像與生成得到的超分辨SAR圖像一起輸入自歸一化生成對抗網絡的判別器中；若判別器判斷輸入的超分辨率SAR圖像為生成器重建輸出的，則重新訓練生成器；若判別器判斷為原始的高分辨率SAR圖像，則將待重建的低分辨率SAR圖像輸入生成器中，對應輸出重建的超分辨率SAR圖像。與現有技術相比，本發明采用SeLU激活函數，改進得到具有自歸一化功能的生成對抗網絡，能夠提升模型的穩定性和對SAR圖像的適應性，從而達到從低分辨率原圖中重建超分辨率圖像的目的。

技術領域

本發明涉及合成孔徑雷達圖像超分辨率處理技術領域，尤其是涉及一種基于自歸一化生成對抗網絡的SAR圖像超分辨率重建方法。

背景技術

SAR(Synthetic Aperture Radar)，即合成孔徑雷達，是一種主動式的對地觀測系統，可安裝在飛機、衛星、宇宙飛船等飛行平臺上，全天時、全天候對地實施觀測、并具有一定的地表穿透能力。因此，SAR系統在災害監測、環境監測、海洋監測、資源勘查、農作物估產、測繪和軍事等方面的應用上具有獨特的優勢，可發揮其他遙感手段難以發揮的作用。

合成孔徑雷達主要是機載或星載平臺，由于平臺硬件及成像原理等因素的限制，機/星載SAR采集到的原始圖像數據很難全部保證足夠高的分辨率，導致圖像特征信息不明顯，進而對后續的圖像分析處理造成影響。從低分辨率的原始圖像中重建高分辨率圖像一直是圖像處理領域的重點研究課題。近年來基于生成對抗網絡(GAN)的重建算法已逐漸成為圖像超分辨率重建領域的主流方法，例如被廣泛應用于光學圖像超分辨率重建領域的SRGAN方法，在原始的SRGAN算法設計中，用于圖像重建的生成器為數個殘差模塊組成的卷積神經網絡結構，每個殘差模塊主要包括卷積層，批量歸一化(Batch Norm，BN)層和激活函數。BN操作能夠通過將輸入圖像中每個單元的均值和方差歸一化至μ＝0,σ²＝1，從而加速網絡的訓練進程和避免梯度消失，是保證深度模型訓練穩定性的重要步驟。然而這些基于經典GAN模型的圖像重建對圖像范圍靈活性影響較大，無法適應大尺寸的SAR圖像超分辨率重建。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基于自歸一化生成對抗網絡的SAR圖像超分辨率重建方法，以適應大尺寸SAR圖像的超分辨率重建，同時滿足重建圖像的高質量要求。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：一種基于自歸一化生成對抗網絡的SAR圖像超分辨率重建方法，包括以下步驟：

S1、獲取原始的高分辨率SAR圖像以及低分辨率SAR圖像；

S2、將原始的低分辨率SAR圖像輸入自歸一化生成對抗網絡的生成器中，輸出得到重建的超分辨率SAR圖像；

S3、將原始的高分辨SAR圖像與步驟S2得到的超分辨SAR圖像一起輸入自歸一化生成對抗網絡的判別器中，由判別器判斷輸入的超分辨率SAR圖像是由生成器重建輸出的還是原始的高分辨率SAR圖像；

S4、若判別器判斷為生成器重建輸出的，則返回步驟S2重新訓練生成器；若判別器判斷為原始的高分辨率SAR圖像，則執行步驟S5；

S5、將待重建的低分辨率SAR圖像輸入自歸一化生成對抗網絡的生成器中，對應輸出重建的超分辨率SAR圖像。

進一步地，所述生成器包括依次連接的生成器輸入層、生成器第一卷積層、生成器第一激活函數層、第一殘差模塊組、生成器第二卷積層、總求和層、上采樣組、生成器第三卷積層和生成器輸出層，所述生成器第一激活函數層的輸出還連接至總求和層，所述生成器第一激活函數層采用SeLU激活函數。