基于深度学习的SAR图像目标识别算法的研究

资 源 简 介

基于深度学习的SAR图像目标识别算法的研究

详 情 说 明

合成孔径雷达（SAR）图像目标识别是遥感领域的重要研究方向，其核心挑战在于SAR图像的独特成像特性——相干斑噪声、目标方位敏感性以及复杂的散射特征。传统方法依赖手工设计特征（如SIFT、HOG），但泛化能力有限。近年来，深度学习通过端到端特征学习显著提升了识别性能。

关键技术路径通常包含三个阶段： 数据增强环节针对SAR样本稀缺问题，采用相干噪声模拟、几何变换等生成对抗网络（GAN）增强数据多样性； 主干网络设计需平衡感受野与细节保持，改进的ResNet-50或轻量化的MobileNetV3常被用作基础架构，结合注意力机制（如CBAM）提升关键散射区域响应； 多尺度特征融合策略尤为关键，FPN或U-Net结构可缓解目标尺寸差异问题，而极化信息处理模块能有效利用SAR的复数域特征。

当前研究热点集中在小样本学习和域适应方向，例如通过元学习框架解决新类别快速适配，或利用风格迁移降低不同传感器数据的分布差异。未来突破点可能在于物理模型与神经网络的协同优化，将电磁散射机理嵌入网络先验知识。