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一种基于改进的DCGAN生成SAR图像的方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.73 MB | 2021-04-23

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针对SAR图像识别软件，通过改进 DCGAN模型单生成器与单判别器对抗的结构，采用多生成器与单判别器进行对抗，设计了控制各生成器生成图像平均质量的算法，提出了一种基于改进的 DCGAN生成SAR图像的方法。为测试和验证多个同类图像识别软件，并进行择优，需要自行设计不同于训练用的图像来对测软件进行测试。此方法可以为择优测试提供一个公平的基准测试集。实验分别使用原 DCGAN模型和改进的 DCGAN模型生成目标图像和场景图像，并使用公开判别器分别对两种模型生成的新图像进行质量验证。实验结果表明，改进的υCGAN模型比原 DCGAN模型生成的图像效果更妤，经其训练生成的新SAR图像与原SAR图像相比，质量相当且多样性更妤，可以满足软件择优测试的需要。

一种基于改进的DCGAN生成SAR图像的方法

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