公开(公告)号：CN111681293A

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN202010515967.9

申请日：2020-06-09

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 邸志雄 ,  向云帆 ,  徐启涵 ,  吴强 ,  冯全源

IPC: G06T9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的SAR图像压缩方法，具体为，1、构建SAR图像数据集，并进行预处理；2、构建含输入层、编码器、解码器和输出层四个部分的基于自编解码器与残差模块的卷积神经网络；3、结合Adam优化器对神经网络进行训练。本发明利用了卷积神经网络表征学习的优势，结合残差学习，进一步提升网络的特征提取和泛化能力，从而在一定的压缩比下，取得更好的压缩效果。

公开(公告)号：CN111681293B

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202010515967.9

申请日：2020-06-09

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 邸志雄 ,  向云帆 ,  徐启涵 ,  吴强 ,  冯全源

IPC: G06T9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的SAR图像压缩方法，具体为，1、构建SAR图像数据集，并进行预处理；2、构建含输入层、编码器、解码器和输出层四个部分的基于自编解码器与残差模块的卷积神经网络；3、结合Adam优化器对神经网络进行训练。本发明利用了卷积神经网络表征学习的优势，结合残差学习，进一步提升网络的特征提取和泛化能力，从而在一定的压缩比下，取得更好的压缩效果。