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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(湖州)
摘要：本发明公开一种基于FLNet卷积神经网络的条纹线检测相位解缠方法及系统，属于干涉合成孔径雷达数据处理技术领域，通过构建FLNet卷积神经网络；对输入的图像进行条纹检测；通过环形积分修补检测得到的条纹线；通过路径积分解缠；通过FLNet卷积神经网络识别条纹线的误差点；处理误差点。本发明提供的方法，采用了混合空洞卷积替代下采样的方法来避免分辨率的损失，并使用残差连接来防止网络过深。利用无向图和环形积分的方法对断裂的条纹线进行修复。利用FLNet识别由噪声引起的误差点，通过对误差点的相位进行处理，基本消除了误差点对相位解缠的影响，可以有效消除由噪声破坏条纹线导致的相位解缠误差。
主权项：1.基于FLNet卷积神经网络的条纹线检测相位解缠方法，其特征在于：包括以下步骤：构建FLNet卷积神经网络；通过FLNet卷积神经网络对输入的图像进行条纹线检测；通过环形积分修补检测得到的条纹线；通过路径积分解缠；通过FLNet卷积神经网络识别条纹线的误差点并处理误差点得到输出结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(湖州) 基于FLNet卷积神经网络的条纹线检测相位解缠方法及系统
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