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作者：李忠键;张锋;田进军;吴蝶;李鑫淼;
单位：重庆理工大学理学院;重庆测威科技有限公司;
摘要：针对无人机SAR图像在成像过程中易产生的相干斑点噪声和运动模糊的问题，构建了一种基于多层残差注意力的无人机SAR图像去噪网络模型。该模型包括初提取网络和去噪主网络两部分，通过多尺度特征提取噪声特征和多重残差结构连接的注意力机制优化纹理细节恢复能力。在模型训练阶段，还构建了一个反映无人机SAR图像特性的训练数据集，以增强模型对无人机SAR图像噪声的学习能力。实验结果表明，该模型在显著提高去噪效果的同时，较好地保留了图像的纹理细节。与现有模型相比，在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)两个指标上，平均分别提升了1 dB和0.065,展现了其在无人机SAR图像去噪任务中的优越性。
关键词：无人机SAR图像;;注意力机制;;卷积神经网络;;噪点抑制;;残差连接
