面向SAR图像处理的生成式对抗网络应用综述

• 作者: 卢庆林 叶伟
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 生成对抗网络 合成孔径雷达 智能解译 数据扩充
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 综述与评论
• 页码范围: 121-128
• 页数: 8页
• 分类号: TN957
• 字数: 6407字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2020.01.020

摘要

针对缺少合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标图像数据导致的识别网络难以训练的问题,总结了现有的基于深度学习方法的解决方案.归纳了现阶段生成式对抗网络(Genera-tive Adversarial Network,GAN)的发展情况,以及主要的衍生模型及其特点与优势.综述了GAN在SAR图像生成与风格迁移两方面的应用情况,并合理分析了应用中的技术难点和问题.最后结合深度学习的发展趋势,展望了GAN在SAR智能解译方面的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶伟	航天工程大学宇航学院	6	3	1.0	1.0