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申请/专利权人：陕西师范大学
摘要：本发明提供了一种基于自注意力机制和CycleGAN的ScanSAR图像扇贝效应抑制方法，包括如下步骤：S1：构建ScanSAR图像数据集；S2：构建对抗生成网络模型；S3：将数据集输入构建的神经网络模型中，进行训练；S4：将存在扇贝效应的ScanSAR图像输入到经步骤三训练后的网络模型中；该基于自注意力机制和CycleGAN的ScanSAR图像扇贝效应抑制方法，对ScanSAR图像的扇贝效应进行处理。在CycleGAN的基础，结合自注意机制，构成一种新型的具有远距离依赖的循环一致对抗生成网络模型。具有更有效消除图像扇贝效应条纹现象的能力，使得图像质量得到明显的提升。
主权项：1.一种基于自注意力机制和CycleGAN的ScanSAR图像扇贝效应抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对ScanSAR图像进行裁剪，构建数据集；S2：基于CycleGAN模型结合自注意力机制，构建具有远距离依赖的循环一致对抗生成网络模型；S3：将准备好的训练数据集输入步骤二构建的神经网络模型中，进行训练；S4：将存在扇贝效应的ScanSAR图像输入到经步骤三训练后的网络模型中，即可对扇贝效应的条纹现象进行消除。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西师范大学 一种基于自注意力机制和CycleGAN的ScanSAR图像扇贝效应抑制方法
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