Объекты исследования – радиолокационные изображения со спутников с синтезированной апертурой и методы повышения разрешения радиолокационных изображений. Цель работы – анализ применимости нейросетевых методов для увеличения разрешения радиолокационных изображений и сравнение с другими существующими методами. В результате исследования была дана оценка эффективности применения нейросетей для повышения разрешения радиолокационных изображений. Нейросетевой метод был сравнен с другими нелинейными методами повышения разрешения изображений. Среди исследуемых методов был выбран самый эффективный. Особенности структуры самого эффективного метода подробно изучены. Использовались открытые образовательные ресурсы и программы поиска и анализа информации. Использовались средства автоматизации (автоматизированной) разработки, язык и интерпретатор Python.

The objects of study are radar images from synthetic aperture radar satellites and methods for increasing the resolution of radar images. The purpose of the work is to analyze the applicability of neural network methods for increasing the resolution of radar images and compare them with other existing methods. As a result of the study, the effectiveness of using neural networks to enhance the resolution of radar images was assessed. The neural network method was compared with other nonlinear methods for image enhancement. Among the methods studied, the most effective was chosen. The structural features of the most effective method have been studied in detail. Open educational resources and programs for searching and analyzing information were used. Automation tools development, Python language and interpreter were used.