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摘要：本发明公开了一种基于深度展开网络的综合孔径辐射计重构方法。本发明包括以下步骤：首先，获取原始亮温场景图像样本，接着使用综合孔径辐射计采集原始亮温场景图像样本的原始可见度函数，对原始可见度函数V进行处理后获得处理后的可见度函数；然后构建训练数据集；搭建深度学习模型并进行训练；将待重构的处理后的可见度函数输入到亮温图像重构模型中，模型输出重构的综合孔径辐射计亮温图像。本发明将传统的迭代优化方法用深度神经网络进行展开，能够有效地降低图像重构误差，提高反演成像的亮温精度。
主权项：1.一种基于深度展开网络的综合孔径辐射计重构方法，其特征在于，包含如下步骤：步骤1：使用综合孔径辐射计采集原始亮温场景图像样本对应的原始可见度函数V，对原始可见度函数V进行处理后获得处理后的可见度函数步骤2：根据处理后的可见度函数和对应的原始亮温场景图像样本构建训练数据集；步骤3：搭建深度学习模型；步骤4：利用训练数据集对深度学习模型进行训练后，获得亮温图像重构模型；步骤5：将待重构的处理后的可见度函数输入到亮温图像重构模型中，模型输出重构的综合孔径辐射计亮温图像。
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百度查询： 浙江理工大学 一种基于深度展开网络的综合孔径辐射计重构方法
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