近日，我院大三本科生林涅以第一作者身份在國(guó)際科研學(xué)術(shù)會(huì)議 IEEE 6th International Conference on Signal and Image Processing (ICSIP)投稿學(xué)術(shù)研究論文并被成功錄用。論文指導(dǎo)教師為我院陳高老師、劉嬋梓老師及周清峰教授，其中陳高老師為論文通訊作者。論文題目為Dilated Residual Shrinkage Network for SAR Image Despeckling。

本篇論文提出了通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)SAR圖像進(jìn)行去噪的方法。SAR成像系統(tǒng)是基于相干原理，因?yàn)樵?/span>SAR成像過(guò)程中隨機(jī)變化是圍繞均值進(jìn)行的，所以不可避免的產(chǎn)生了斑點(diǎn)噪聲。如何有效地抑制斑點(diǎn)噪聲是成為了利用遙感圖像的一項(xiàng)關(guān)鍵工作。本文中提出的SAR-DRSN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用擴(kuò)張卷積以及殘差學(xué)習(xí)，再通過(guò)結(jié)合收縮子網(wǎng)絡(luò)，對(duì)經(jīng)過(guò)擴(kuò)張卷積后得到的特征圖進(jìn)行有效地處理，最后獲得去噪的SAR圖像。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有的SAR圖像深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了比較，所提出的SAR-DRSN從評(píng)價(jià)指標(biāo)以及視覺(jué)層面都具有較好的抑制斑點(diǎn)噪聲的效果。

（初審：陳高、劉嬋梓、車(chē)夢(mèng)瑤；復(fù)審：任斌；終審：胡耀華）