典型文献
基于深度学习的相位解缠方法
文献摘要：
针对干涉测量技术应用中的缠绕相位解缠问题,提出了一种基于U-Net3+的深度学习相位解缠方法.该方法以U-Net3+为架构,首先,利用全尺度的跳跃连接(skip connection)整合来自不同尺度特征图中的高级语义与低级语义信息;其次,利用深度监督加快网络收敛速度,同时增强干涉图特征信息;为防止梯度爆炸,在网络中添加残差网络,最终搭建适用于不同条纹类型干涉图解缠的网络架构,建立从缠绕相位到真实相位的直接映射关系.完成训练后的网络可直接对缠绕干涉图进行相位解缠以获得其真实相位估计,并在不同条纹类型的干涉图相位解缠实验中均表现出良好的稳定性.
文献关键词：
相位解缠;U-Net3+;残差网络;深度学习;干涉图
中图分类号：
作者姓名：
田宪辉;谢先明;刘媛媛;李春;曾庆宁
作者机构：
桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004;广西科技大学电气与信息工程学院,广西柳州545006
文献出处：
引用格式：
[1]田宪辉;谢先明;刘媛媛;李春;曾庆宁-.基于深度学习的相位解缠方法)[J].遥感信息,2022(05):93-100
A类：
B类：
相位解缠,干涉测量技术,测量技术应用,缠绕,Net3+,全尺度,跳跃连接,skip,connection,不同尺度,尺度特征,特征图,低级,语义信息,深度监督,网络收敛速度,干涉图,特征信息,残差网络,条纹,图解,网络架构,实相,映射关系,相位估计
AB值：
0.331897
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