面向小样本SAR图像识别的自注意力多尺度特征融合网络

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像标签难以大量获取,存在着大量小样本SAR数据集。SAR图像充满着散斑噪声,直接将卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）应用在小样本SAR数据集上难以提取有效特征。针对以上问题,本文提出了一种面向小样本SAR图像识别的自注意力多尺度特征融合网络。首先,将自注意力机制与幽灵模块相结合构建自注意力幽灵模块,并利用该模块替代经典的卷积操作提取SAR图像特征。其次,在网络中添加通道混洗单元以构建多尺度信息融合支路。最后,引入知识蒸馏对设计的网络进行压缩,进一步控制网络参数量。实验结果表明,本文方法在不同工作条件下采集的MSTAR数据集上具有出色的识别性能,在构建的小样本SAR数据集上也表现出良好的鲁棒性。      

基于自注意力的合成孔径雷达图像目标分类方法北大核心CSCD

基于自注意力的视觉变换器(ViT)模型在自然语言处理和计算机视觉领域显示出强大的特征提取和模式表征能力。针对合成孔径雷达(SAR)图像特征与自然物体图像特征存在明显差异的问题,文中提出一种使用ViT模型进行SAR图像目标分类识别的方法,探索基于自注意力的深度学习模型在SAR图像智能化处理的可行性和有效性。ViT模型架构设计与自然语言处理模型架构相似,具有设置简单、可扩展性好、开箱即用的优点。模型主要由图像块分割、图像块投影嵌入、位置嵌入、自注意力模块序列和全连接分类器五部分组成。选择MSTAR公开数据集作为实验数据集,并对数据集训练样本进行数据增强,在增强数据集上对ViT模型进行训练,以在验证集上获得较低的误差和较高的识别率并使网络收敛。使用训练好的ViT模型对SAR图像测试样本进行分类测试,结果显示ViT模型对于SAR图像分类有着高准确率和良好的泛化能力,基于自注意力深度学习方法在SAR图像自动化处理领域具有广阔的应用前景。     

基于图注意力网络的半监督SAR舰船目标检测

基于深度学习的合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测近年得到了快速发展。然而,传统有监督学习需要大量的标记样本来训练网络。针对此问题,该文提出一种基于图注意力网络(GAT)的半监督SAR舰船目标检测方法。首先,设计了对称卷积神经网络用于海陆分割。随后,完成超像素分割并将超像素块建模为GAT的节点,利用感兴趣区域池化层提取节点的多尺度特征。GAT采用注意力机制自适应地汇聚邻接节点特征实现对无标记节点的分类。最后,将预测为舰船目标的超像素块定位到SAR图像中并获得精细检测结果。在实测高分辨SAR图像数据集上验证了所提方法。结果表明该方法可以在少量标记样本下,以低虚警率实现对舰船目标的可靠检测。     

基于注意力机制特征融合网络的SAR图像飞机目标快速检测

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中飞机目标散射点离散化程度高,周围背景干扰复杂,现有算法对飞机浅层语义特征表征能力弱等问题,本文提出了基于注意力特征融合网络(Attention Feature Fu-sion Network,AFFN)的SAR图像飞机目标检测算法.通过引入瓶颈注意力模块(Bottleneck Attention Module,BAM),本文在AFFN中构建了包含注意力双向特征融合模块(Attention Bidirectional Feature Fusion Module,ABFFM)与注意力传输连接模块(Attention Transfer Connection Block,ATCB)的注意力特征融合策略并合理优化了网络结构,提升了算法对飞机离散化散射点浅层语义特征的提取与判别.基于自建的Gaofen-3与TerraSAR-X卫星图像混合飞机目标实测数据集,实验对AFFN与基于深度学习的通用目标检测以及SAR图像特定目标检测算法进行了比较,其结果验证了AFFN对SAR图像飞机目标检测的准确性与高效性.     

面向小样本SAR图像自动目标识别的孪生自监督学习方法

现有的自监督学习算法对小样本合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像表征能力不足，无法充分地满足自动目标识别（Automatic Target Recognition,ATR）性能的需求。因此，本文提出了一种基于孪生自监督学习的SAR ATR方法。首先，将无标注SAR数据通过孪生特征提取网络模块中的数据增强方式建立正负样本对；其次，通过孪生自监督学习模块中的对比学习头部网络和特征冗余降低头部网络，依据无监督对比学习损失函数和特征信息冗余损失函数进行联合优化，进而得到具有较好表征能力的预训练网络；最后，将自监督预训练网络权重加载到下游网络中，并通过交叉熵损失对下游网络进行小样本SAR图像有监督识别。实验结果表明，对于运动与静止目标获取和识别（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR）数据集，本文的方法仅在3.13%的训练数据上可达82.95%准确率。本文所提方法可在无标注数据中获得较好的表征能力，有效地改善小样本SAR图像识别的过拟合问题。     

基于空间与光谱注意力的光学图像和SAR图像特征融合分类方法

针对多源遥感图像的差异性和互补性问题,该文提出一种基于空间与光谱注意力的光学图像和SAR图像特征融合分类方法。首先利用卷积神经网络分别进行光学图像和SAR图像的特征提取,设计空间注意力和光谱注意力组成的注意力模块分析特征重要程度,生成不同特征的权重进行特征融合增强,同时减弱对无效信息的关注,从而提高光学和SAR图像融合分类精度。通过在两组光学和SAR图像数据集上进行对比实验,结果表明所提方法取得更高的融合分类精度。     

基于角度内插仿真的飞机目标多角度SAR数据集构建方法研究

随着SAR技术应用领域的扩大以及SAR数据获取技术的发展,构建各种典型目标的多角度SAR数据集的需求日益迫切。针对飞机目标,目前尚未有比较完备的多角度SAR图像数据集。该文探索了一种基于实测数据和智能仿真相结合的数据集构建方法,通过飞行试验采集飞机目标SAR多角度数据,并基于散射分析和自注意力生成对抗网络实现特定角度的SAR图像内插仿真,从而为数据集构建和扩容提供新的解决方案。最后,在假定部分数据缺失的情况下,通过6种评价指标对仿真图像和实际采集图像的相似度进行了评价,验证了所提方法的有效性。      

基于支持向量机的多极化SAR图像监督分类

针对SAR图像固有相干斑的影响,分类比较困难的问题,将支持向量机方法应用到多极化SAR图像的监督分类中.实验结果表明,基于支持向量机的多极化SAR图像监督分类不仅具有较高的分类精度,而且和传统方法比较,在训练样本较少的情况下具有更好的推广性.     

极化SAR图像分类综述

对极化SAR(合成孔径雷达)图像分类进行综述.首先建立简略的极化SAB图像分类技术发展流程,并对国内外研究机构在该领域的主要研究成果进行归纳;然后对用于极化SAR图像分类的众多特征进行分类整理,指出其物理意义及在图像分类中的优缺点,并从有监督和无监督的角度综述了现有的极化SAR图像分类方法;最后对极化SAR图像分类存在的问题进行归纳,并指出将来的研究方向.     

一种超分辨SAR图像水域分割算法及其应用

合成孔径雷达(SAR)图像水域分割在湖泊、河流等陆地水文监测领域有重要的研究意义.由于SAR图像分辨率不足所导致的陆地与水域边界模糊,会影响水域分割精度.该文以中国青藏高原地区的多庆错湖为研究对象,使用Sentinel-1A SAR图像数据,综合运用深度残差模型、通道注意力与亚像素卷积,提出一种基于亚像素卷积的增强型通道注意力深度残差超分辨网络,对滤波后的SAR图像进行重建、水域轮廓提取与精度分析.通过比较不同超分辨算法下的重建结果及水域轮廓提取精度,该文算法在重建效果与提取精度上都较传统方法有明显提升,并具有很好的鲁棒性.     

自注意力引导的红外与可见光图像融合算法

为确保源图像中的显著区域在融合图像保持显著,提出了一种自注意力引导的红外与可见光图像融合方法。在特征学习层引入自注意力学习机制获取源图像的特征图和自注意力图,利用自注意力图可以捕获到图像中长距离依赖的特性,设计平均加权融合策略对源图像的特征图进行融合,最后将融合后的特征图进行重构获得融合图像。通过生成对抗网络实现了图像特征编码、自注意力学习、融合规则和融合特征解码的学习。TNO真实数据上的实验表明,学习到注意力单元体现了图像中显著的区域,能够较好地引导融合规则的生成,提出的算法在客观和主观评价上优于当前主流红外与可见光图像融合算法,较好地保留了可见光图像的细节信息和红外图像的红外目标信息。     

基于小波域两向二维主分量分析的SAR目标识别

针对合成孔径雷达图像目标识别在图像域进行特征提取时空间维数较高、计算复杂度较大、识别效率较低等问题,提出基于小波域两向二维主分量分析和概率神经网络的SAR图像目标特征提取与识别方法。该方法首先引入二维离散小波变换将预处理后的SAR图像变换到小波域,得到可充分表征目标特征信息的低频成分。然后提取低频子图像的两向二维主分量分析低维特征作为训练样本和测试样本的目标特征,最后由概率神经网络分类器完成目标识别。MSTAR数据实验结果表明,在特征矩阵维数低至6×3(原始图像128×128)的情况下平均识别率高达99.32%,且最高可达99.83%,该方法不但能够有效压缩目标特征维数和提高识别率,还对目标的方位信息具有很强的鲁棒性,可有效应用于SAR图像目标特征提取和识别。     

基于深度森林的多级特征融合SAR目标识别

大多数传统的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法仅仅使用了单一的幅度特征,但是由于斑点噪声的存在,仅仅使用幅度特征会限制识别的性能。为了进一步提高SAR目标识别的性能,该文提出了一个基于深度森林的多级特征融合SAR目标识别方法。首先,在特征提取阶段,提取了多级幅度特征和多级密集尺度不变特征变换(Dense-SIFT)特征。幅度特征反映了目标反射强度,Dense-SIFT特征描述了目标的结构特征。而多级特征可以从局部到全局表征目标。随后,为了更完整、充分地反映SAR目标信息,借鉴深度森林的思想对多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行联合利用。一方面通过堆叠的方式不断将多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行融合,另一方面通过逐层的特征变换挖掘深层信息。最后利用得到的深层融合特征对目标进行识别任务。该文在MSTAR数据集上进行对比实验,实验结果表明所提算法在性能方面取得了提升,且其性能对超参数设置具有一定的鲁棒性。     

基于视觉注意力机制的多源遥感图像语义分割

近年来,随着空间感知技术的不断发展,对多源遥感图像的融合处理需求也逐渐增多,如何有效地提取多源图像中的互补信息以完成特定任务成为当前的研究热点。针对多源遥感图像融合语义分割任务中,多源图像的信息冗余和全局特征提取难题,本文提出一种将多光谱图像（Multispectral image, MS）、全色图像（Panchromatic image, PAN）和合成孔径雷达 （Synthetic Aperture Radar, SAR）图像融合的基于Transformer的多源遥感图像语义分割模型Transformer U-Net （TU-Net）。该模型使用通道交换网络（Channel-Exchanging-Network, CEN）对融合支路中的多源遥感特征图进行通道交换,以获得更好的信息互补性,减少数据冗余。同时在特征图拼接后通过带注意力机制的Transformer模块对融合特征图进行全局上下文建模,提取多源遥感图像的全局特征,并以端到端的方式分割多源图像。在MSAW数据集上的训练和验证结果表明,相比目前的多源融合语义分割算法,在F₁值和Dice系数上分别提高了3.31%~11.47%和4.87%~8.55%,对建筑物的分割效果提升明显。      

基于生成对抗网络的高光谱图像特征提取

特征提取是高光谱数据处理领域的一个重要研究 内容。高光谱数据获取过程中的复 杂性使传统的特征提取方法无法良好地处理高光谱图像。同时,高光谱图像标记样本数量的 有限性,也为常用于特征提取的监督深度学习方法带来不利影响。为了摆脱对高光谱图像中 标记样本的依赖,在卷积神经网络的基础上引入生成对抗网络,针对光谱特征提出了一种无 监督的高光谱图像特征提取的方法。为了稳定网络的训练过程,提高生成对抗网络中判别器 的特征表示能力,在目标函数中引入梯度惩罚项,将判别器的性能不断逼向最优。在特征提 取阶段,针对高光谱图像的光谱结构,提出了一种通道最大池化方法,能够在降低数据维度 的同时尽可能保留高光谱图像的光谱信息。使用支持向量机(support vector machines,SVM)和k近邻(k-hearest neighbor,KNN)方法对 提取到的特征进行分类测试。在两个真实数据集上的实验结果表明,提出的方法优于传统的 特征提取方法。     

基于多尺度信息融合的SAR图像建筑物提取

根据高分辨力合成孔径雷达(SAR)图像中建筑物的特性,提出了一种基于多尺度信息融合的建筑物提取方法。以非下采样轮廓波变换(NSCT)为多尺度分析框架,通过融合基于NSCT低频子带的多尺度区域分析结果提取潜在建筑物区域;同时,融合基于NSCT高频信息的边缘检测结果与均值比算子结果提取边缘结构信息;在此基础上,结合区域与边缘结构信息对虚警进行滤除,对漏检建筑物进行补充,完成建筑物提取。实验结果显示：该方法优于基于多特征融合的建筑物检测算法,在实验所用图像上的平均查全率达到94%,表明文中方法的有效性。     

改进生成对抗网络实现红外与可见光图像融合

红外与可见光图像融合技术能够同时提供红外图像的热辐射信息和可见光图像的纹理细节信息,在智能监控、目标探测和跟踪等领域具有广泛的应用。两种图像基于不同的成像原理,如何融合各自图像的优点并保证图像不失真是融合技术的关键,传统融合算法只是叠加图像信息而忽略了图像的语义信息。针对该问题,提出了一种改进的生成对抗网络,生成器设计了局部细节特征和全局语义特征两路分支捕获源图像的细节和语义信息;在判别器中引入谱归一化模块,解决传统生成对抗网络不易训练的问题,加速网络收敛;引入了感知损失,保持融合图像与源图像的结构相似性,进一步提升了融合精度。实验结果表明,提出的方法在主观评价与客观指标上均优于其他代表性方法,对比基于全变分模型方法,平均梯度和空间频率分别提升了55.84%和49.95%。     

结合形状信息的SAR图像特征匹配方法

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像匹配是实现图像配准和定位导航等任务的重要途径之一。本文研究基于局部特征的SAR图像匹配，针对SAR图像特征匹配中错配率高的问题，引入邻域共识思想，结合以往被忽略的特征形状信息，提出一种新颖的误匹配滤除方法。所提方法主要包括形状信息引导的邻域构建和共识度量两个主要步骤。在邻域构建步骤中，本文利用形状信息确定一个仿射不变图像区域，从而构建对几何稳健的邻域。在共识度量步骤，利用形状信息获取局部变换矩阵，然后利用局部变换矩阵对邻域进行重投影，最后根据重投影误差评估匹配的共识度，并以此判断匹配是否应该被滤除。为了验证算法有效性，本文利用21对L,X和Ku三个波段下多角度机载SAR和多分辨率星载SAR图像与五个先进方法进行了对比实验。结果表明所提方法在精度、召回率和F1值上都优于所有对比算法，尤其对多分辨率数据最为有效。另外，通过搭配三种常用的特征进行实验，本文发现所提方法对特征类型不敏感，其中在SIFT特征上效果最为突出。但是，所提算法在效率上要略低于其他同类算法。     

一种基于生成对抗网络与注意力机制的可见光和红外图像融合方法

针对低照度可见光图像中目标难以识别的问题,提出了一种新的基于生成对抗网络的可见光和红外图像的融合方法,该方法可直接用于RGB三通道的可见光图像和单通道红外图像的融合。在生成对抗网络中,生成器采用具有编码层和解码层的U-Net结构,判别器采用马尔科夫判别器,并引入注意力机制模块,使得融合图像可以更关注红外图像上的高强度信息。实验结果表明,该方法在维持可见光图像细节纹理信息的同时,引入红外图像的主要目标信息,生成视觉效果良好、目标辨识度高的融合图像,并在信息熵、结构相似性等多项客观指标上表现良好。