【摘 要】
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,简称SAR）受光照、天气等限制较小,可以全天候提供高分辨率的目标图像。视频SAR可以以一定帧频连续捕获SAR目标,从而将观测场景的动态信息以视频的方式呈现出来,为场景实时感知提供了可能。但是,由于视频SAR技术刚刚起步,可以公开获取的视频SAR图像非常有限,这给相关场景感知技术研究带来了很大困难。鉴于这一现状,本文采用生成对抗技术,对
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,简称SAR）受光照、天气等限制较小,可以全天候提供高分辨率的目标图像。视频SAR可以以一定帧频连续捕获SAR目标,从而将观测场景的动态信息以视频的方式呈现出来,为场景实时感知提供了可能。但是,由于视频SAR技术刚刚起步,可以公开获取的视频SAR图像非常有限,这给相关场景感知技术研究带来了很大困难。鉴于这一现状,本文采用生成对抗技术,对视频SAR图像的生成方法进行研究,主要研究成果如下:（1）研究了图像生成器的解耦控制机制。解耦控制可以将生成器输入向量的不同元素映射到不同的图像特征上,保证控制向量的各元素是相互独立的,从而使得生成图像的每一特征都由一个特定元素控制,实现生成图像的特征解耦。特征解耦使得生成图像的细节特征可控,有利于生成逼近真实场景的SAR视频图像。（2）构建了视频SAR生成对抗网络。本网络借鉴生成对抗网络常用的改进方法,在生成器中加入能使控制向量解耦的映射网络,实现对生成图像特征的控制和调整;生成网络采用逐级生成的方式,并且增加了样式模块,使得生成的SAR图像具有更丰富的细节信息。网络训练所需的数据集是利用图像标记脚本对真实的SAR实体图像和阴影图像进行目标提取而得到的。实验结果表明,通过调整控制向量中某一元素的数值,可以改变SAR图像的对应特征,视频SAR生成对抗网络具有很好的特征解耦效果,最终生成的SAR图像序列也更加接近真实图像序列。（3）建立了视频SAR影像数据库。对实像图像和阴影图像进行球面线性插值,得到SAR图像序列。将序列中每张图像的目标中心与运动轨迹相对应进行填充,使生成图像与真实SAR背景图像具有相同的分辨率,然后通过像素替换实现图像融合。实验中目标的运动轨迹是随机生成的,且受高斯扰动和确定性惯性分量的影响。为了使生成的图像序列与雷达拍摄的真实图像效果更接近,将融合后的图像进行旋转剪裁,保证在融合后的图像序列中背景是匀速旋转的,目标也相对背景进行运动。通过批量融合,得到大量不同背景下具有地面运动目标的视频SAR图像序列,建立视频SAR影像数据库,为后续的目标跟踪和检测提供数据支撑。
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