基于生成对抗网络的多视角SAR图像目标数据扩充研究

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合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在军事及民用领域都有广泛的应用。其中,SAR图像目标识别是众多SAR应用中的重要一环。SAR图像目标识别的主要目的与光学图像相似,就是从未知的图像数据中准确地判定目标类型。但是与光学图像数据所不同的是,SAR图像数据由于其采集所需的设备和搭载这些采集设备的载具成本较高,导致公开的完备SAR图像数据较为稀缺。基于深度学习的目标识别方法在图像处理领域效果显著,但该类方法对数据量的需求较大。且由于SAR成像技术的特点,SAR图像目标数据在不同方位角、俯仰角的条件下会呈现一定的差异性,若因为数据量不足会使目标识别模型在处理不同方位角、俯仰角目标数据时识别率受到严重影响。所以若要将深度学习方法应用到SAR图像目标识别中,必须要解决SAR图像数据量不足的问题。本文针对如何有效扩充SAR图像目标数据,以建立SAR图像目标完备数据集的问题,重点研究多视角SAR图像目标数据扩充方法。论文的主要工作和贡献包括以下几个方面:1.在总结对比现有生成模型基础上,分析利用生成对抗网络进行SAR图像目标数据扩充的优点,并确定了数据扩充的两个方向,数据量上的扩充以及数据增强。2.针对现有生成对抗网络在对SAR图像目标数据进行生成时,生成图像可解释性低,目标方位角生成精细度不足的问题,采用互信息生成对抗网络对SAR图像目标数据进行生成。寻找能解耦出SAR图像目标方位角变化的潜在编码,通过最大化潜在编码与生成图像之间的互信息,利用改变该编码的值生成了方位角有序变化的SAR图像目标数据。同时为了提升互信息生成对抗网络的生成图像质量,我们引入了最小二乘损失函数对互信息生成对抗网络的损失函数进行改进。3.针对SAR图像目标数据在类型相同但俯仰角不同时,由于分布差异导致的识别率降低的问题,对不同俯仰角下SAR图像目标数据的扩充方法进行研究,并提出了基于自编码器与辅助分类器生成对抗网络结合的AEGAN模型。该模型能进行不同数据域分布的转换,缩小不同数据域之间的分布差异,实现不同俯仰角下的同类SAR图像目标数据分布的转换,实现了数据增强。总之,本文围绕基于生成对抗网络对多视角SAR图像目标数据扩充问题展开了一系列研究,丰富了SAR图像目标数据扩充理论,可以为高分辨率SAR图像目标数据在不同方位角、俯仰角条件下的数据扩充提供有效方法。
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