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摘要
本发明公开了一种基于swin transformer和小波变换的SAR图像去噪方法,其实现步骤为：对生成的含噪样本集中的每个样本进行尺度为1的小波分解,得到每个样本的4个子带图片,训练构建的Swin Transformer网络,对SAR图像进行去噪。本发明利用小波变换后的样本训练构建的swin transformer的SAR图像去噪网络,利用小波变换的多尺度分析特性在不同尺度上对信号进行局部分析,使得滤除高频噪声成分的同时保留了原始图像的边缘纹理信息；利用swin transformer的局部窗口连接策略,增强了图像信息特征的同时降低了模型的参数量,减少了生成降噪后图像的时间。
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