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摘要
合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像是一种能够全天时、全天候产生高分辨率图像的主动式对地观测系统，在农业和军事等方面得到了广泛应用.然而，由于相干成像机制受到相干斑噪声的影响，因此提出了一种基于生成式对抗网络的SAR图像盲去噪算法，构造了基于残差结构的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network, DCNN)作为生成网络，可以加速训练过程，提高去噪性能.本文还利用峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)和结构相似指数(structural similarity index measure, SSIM)定义一种新的损失函数，使得去噪后的图像更符合人眼的视觉感知要求.实验结果表明，本文算法可以有效地抑制SAR图像中的相干噪声，获得良好的去噪效果.
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单位电子信息工程学院; 河北大学
