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基于多分辨率哈希编码的SAR神经辐射场

合成孔径雷达、神经网络、图像合成、编码、哈希

合成孔径雷达 (SAR) 是一种具有独特优势的遥感软件直播观看，它能够在各种天气条件下以及全天候进行成像。这使得SAR在许多应用中具有广泛的潜力，尤其是在需要高分辨率和连续监测的场景中。然而，SAR影像具有一个显著的特点，那就是对观测配置的高度敏感性。具体来说，不同视角下获取的SAR图像会由于视角变化而表现出显著的差异。这种敏感性给SAR图像中的目标检测和识别任务带来了相当大的挑战，因为同一目标在不同视角下可能表现出截然不同的特征，增加了检测和识别的难度。为了应对这一挑战，本文受到神经辐射场（NeRF）概念的启发，尝试将SAR成像原理与先进的神经网络软件直播观看相结合，提出了一种创新的SAR-NeRF框架。该框架的核心思想是通过神经网络，利用有限的观测角度数据来生成从其他观测角度下的SAR图像。这不仅能够弥补观测角度受限的不足，还能增强SAR神经网络的物理可解释性，使得模型在处理不同视角的数据时具有更强的泛化能力。此外，为了进一步提高该框架的效率，本文还引入了一种多分辨率哈希编码方法。在SAR-NeRF框架中，这种方法通过将SAR成像空间划分为不同分辨率的网格来组织数据，如图1（a）所示。这种多分辨率的网格划分策略不仅能够加快SAR-NeRF的训练速度，还能有效减少模型的大小，使得模型更为轻量化和高效。这种方法的引入，使得该框架在实际应用中具有了更高的实用性和可操作性，为SAR图像的生成和处理提供了新的处理方法。