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作者：王雪松;强勇;李旭升;任佳伟;
单位：西安市射频仿真重点实验室;
摘要：现有的大场景合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像的仿真方法往往存在建模复杂、计算量大、花费时间长、难以得到不同地貌特征的大场景SAR图像的问题。针对上述问题，提出一种基于条件生成对抗网络(conditional adversarial network, CGAN)的光学到SAR图像转换方法，在原始网络的生成器中增加注意力机制，并在损失函数中引入梯度惩罚项来改善网络性能。实验对4种不同地貌的光学图像进行SAR图像转换，并使用结构相似性指数(SSIM)与峰值信噪比(PSNR)对图像质量进行评价。最终实验结果表明，该方法转换图像质量较好，转换图像同原始网络相比，结构相似性指数最高提升0.11,峰值信噪比最高提升7.17 dB。
关键词：图像翻译;;合成孔径雷达;;条件生成对抗网络;;数据增强;;注意力机制
