【摘 要】
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合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）系统固有的硬件特点以及成像环境的客观影响,会在一定程度上降低成像分辨率。然而,高分辨率SAR图像携带的特征信息比低分辨率图像更加丰富,提高SAR图像分辨率更有利于图像的分析与应用。目前,提高图像分辨率可以通过硬件和软件两类方法来实现。对于硬件来说,一方面,现阶段提高成像设备性能所用到的方法实用性较差,另一方面,硬件的改进需要大
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合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）系统固有的硬件特点以及成像环境的客观影响,会在一定程度上降低成像分辨率。然而,高分辨率SAR图像携带的特征信息比低分辨率图像更加丰富,提高SAR图像分辨率更有利于图像的分析与应用。目前,提高图像分辨率可以通过硬件和软件两类方法来实现。对于硬件来说,一方面,现阶段提高成像设备性能所用到的方法实用性较差,另一方面,硬件的改进需要大量的资金。所以,通常运用软件的方法来提高SAR图像的分辨率。近几年,很多基于深度学习的超分辨重建算法在自然图像超分辨领域取得了很好的效果,并逐渐将其应用于SAR图像超分辨重建领域,为了进一步提高SAR图像超分辨重建模型的性能,本文的研究内容如下:（1）提出了一种基于残差网络的SAR图像超分辨重建算法。该网络实现了SAR图像的四倍超分辨重建。该网络采用残差模块（Res Block）对图像进行特征提取,残差模块由卷积层和激活函数组成,去除了传统残差模块中的批量规一化（Batch Normal,BN）层,提高了网络输出的质量;该算法采用局部残差结构,实现跨层特征信息传递,增强网络特征提取的能力;最后使用子像素卷积（Sub-Pixel Convolution,SPC）的方法对特征图进行放大,减少重建图像中伪影的出现。（2）提出了一种基于注意力机制的SAR图像超分辨重建算法,实现了SAR图像的四倍超分辨重建。该网络在残差模块中引入了注意力机制模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）,此模块是轻量级的,可以即插即用到残差模块当中,进一步增强网络的特征提取能力,使重建图像的边缘更加清晰;上采样模块置于网络的末端,保证运算在低维空间中运行,减少计算的复杂度。最后,使用SPC方法代替反卷积的方法对特征图进行四倍上采样,提高图像重建的质量。实验表明,与现有的传统插值算法和其它几种深度学习算法相比,运用本文所提的两种方法重建之后的SAR图像,在视觉效果与客观评价方面都取得一定的提升,缓解了图像重建中的伪影问题,SAR图像的纹理和边缘特征更加清晰。
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