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CV-deSpeckNet:此回购实现了用于PolSAR数据去斑的复值多流全卷积网络-源码
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上传时间: 2021-03-29
详细说明：使用多流复数值全卷积网络去极化极化SAR数据
摘要极化合成Kong径雷达（PolSAR）传感器能够收集处于不同极化状态的图像，使其成为用于目标表征的丰富信息源。 PolSAR图像固有地受斑点影响。 因此，在从数据导出临时产品之前，需要通过减少散斑来估计极化协方差矩阵。 近年来，基于深度学习的去斑点方法已经开始从单通道SAR图像演变成PolSAR图像。 为此，基于深度学习的方法将复值协方差矩阵的实部和虚部分开，并将它们用作标准卷积神经网络（CNN）中的独立通道。 但是，这种方法忽略了实部和虚部之间存在的数学关系，从而导致输出效果欠佳。 在这里，我们提出了一种多流复数值全卷积网络（FCN）（CV-deSpeckNet1），以减少斑点并有效地估计PolSAR协方差矩阵。 为了评估CV-deSpeckNet的性能，我们使用了Sentinel-1双极化SAR图像与将复数协方差矩阵的实部和虚部分开的实
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