Multi-task SAR image processing via GAN-based unsupervised manipulation

Xuran Hu

doi:10.1016/j.knosys.2025.114644

Multi-task SAR image processing via GAN-based unsupervised manipulation

2025-10-11

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AI

DOI：10.1016/j.knosys.2025.114644

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生成对抗网络（GANs）通过从数据分布中学习模式，在合成真实SAR图像方面展现了巨大潜力。一些GANs可通过引入潜在编码实现图像编辑，在SAR图像处理中显示出显著前景。与传统的SAR图像处理方法相比，基于潜在空间的编辑是完全无监督的，允许在不使用任何标签的情况下进行图像处理。此外，从数据中提取的信息更具可解释性。本文提出了一种新颖的SAR图像处理框架，称为基于GAN的无监督编辑（GUE），旨在解决以下两个问题：（1）解耦GANs潜在空间中的语义方向并寻找有意义的方向；（2）建立一个全面的SAR图像处理框架。在GUE的实现中，我们通过训练一个精心设计的网络来分解GANs潜在空间中纠缠的语义方向。此外，它使我们能够在单一训练过程中完成多种SAR图像处理任务（包括去斑、辅助识别和旋转编辑），且无需任何形式的监督。大量实验验证了我们的方法的有效性。

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