-
题名NLM与比率图像的多时相SAR图像去噪方法
被引量：6
- 1
-
-
作者
卜丽静
赵爽
张正鹏
-
机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
-
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021年第3期17-24,共8页
-
基金
国家自然科学基金项目(41801294)。
-
文摘
针对合成孔径雷达图像的相干斑噪声对图像质量影响大的问题,提出一种NLM与比率图像相结合的多时相SAR图像去噪的方法。首先,利用NLM滤波计算各景SAR图像之间的相似性权值,从而得到平均图像,并应用MuLoG滤波器进行去噪;然后,将噪声图像与滤波后的平均图像进行比值,得到比率图像,并对其进行滤波;最后,将滤波后的平均图像与比率图像相乘,获得降噪后的图像。利用不同序列的机载SAR数据进行实验。实验结果表明,与其他同类算法相比,所提出的方法能有效抑制SAR图像中的相干斑噪声,并提高图像质量。
-
关键词
多时相SAR图像
相干斑抑制
非局部均值
平均图像
比率图像
-
Keywords
multi-temporal SAR image
coherent speckle suppression
non-local mean
average image
ratio image
-
分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名基于深度学习的合成孔径雷达图像去噪综述
被引量：3
- 2
-
-
作者
雷钰
刘帅奇
张璐瑶
刘彤
赵杰
-
机构
河北大学电子信息工程学院
河北省机器视觉技术创新中心
中科院自动化所模式识别国家重点实验室
-
出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期71-80,共10页
-
基金
国家自然科学基金项目(62172139)
河北省自然科学基金项目(F2020201025)
+4 种基金
河北省高等学校科学技术研究青年拔尖项目(BJ2020030)
河北大学校长基金项目(XZJJ201909)
河北大学研究生创新资助项目(HBU2021ss002)
模式识别国家重点实验室开放课题(202200007)
广东省数字信号与图象处理技术重点实验室开放基金项目(2020GDDSIPL-04)。
-
文摘
传统的合成孔径雷达图像去噪算法在细节保存能力和运行时间上存在局限性,而深度学习方法具有独特优势。通过对国内外有关文献的归纳和总结,分析了基于深度学习的合成孔径雷达图像去噪算法的理论基础和优缺点,阐述了网络模型的具体实现细节。从监督模型和自监督模型方面对合成孔径雷达去噪算法进行分类。叙述了去噪算法的训练及测试过程,包括训练及测试数据的、训练过程中常用的损失函数和分析、模拟及具体测试数据评价指标;展望了合成孔径雷达图像散斑抑制的研究方向。
-
关键词
合成孔径雷达图像
相干斑抑制
深度学习
卷积神经网络
图像去噪
-
Keywords
synthetic aperture radar images
coherent speckle suppression
deep learning
convolutional neural networks
image denoising
-
分类号
TJ02
[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
TP37
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
