相干斑抑制
相干斑抑制的相关文献在1996年到2022年内共计167篇,主要集中在无线电电子学、电信技术、自动化技术、计算机技术、测绘学
等领域,其中期刊论文108篇、会议论文9篇、专利文献103150篇;相关期刊54种,包括系统工程与电子技术、中国学术期刊文摘、信息工程大学学报等;
相关会议9种,包括第十六届全国图象图形学学术会议 暨第六届立体图象技术学术研讨会、第五届信号和智能信息处理与应用学术会议、第十一届全国雷达学术年会等;相干斑抑制的相关文献由370位作者贡献,包括王爽、焦李成、侯彪等。
相干斑抑制—发文量
专利文献>
论文:103150篇
占比:99.89%
总计:103267篇
相干斑抑制
-研究学者
- 王爽
- 焦李成
- 侯彪
- 刘芳
- 马文萍
- 尚荣华
- 朱磊
- 杨国辉
- 牛朝阳
- 史晓非
- 钟桦
- 刘坤
- 刘忠伟
- 张敏
- 戚玉涛
- 杨奕堂
- 潘杨
- 白静
- 缑水平
- 蒋文梅
- 郝红侠
- 吴仁彪
- 周娇
- 张光辉
- 张弓
- 彭宇行
- 晏珂
- 李冬海
- 李悦
- 杨学志
- 武杰
- 禹卫东
- 蒋继光
- 赵拥军
- 郁文贤
- 郎文辉
- 韩萍
- 黄顺吉
- 匡纲要
- 李光廷
- 李敬曼
- 李金才
- 皮亦鸣
- 胡晓
- 范娜
- 裴静静
- 邓志宇
- 钟何平
- 马海洋
- 黄斌
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张官荣;
赵玉;
陈相;
李波;
王建军;
刘丹
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摘要:
合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别(ATR)技术是人工图像解译的关键技术之一,其旨在屏蔽固有噪声影响,获取感兴趣区域内表征目标的潜在特征信息,为目标识别提供有力的数据支撑。为了提升高分辨SAR图像目标识别精度,围绕算法设计中的相干斑抑制和特征提取问题,结合传统恒虚警率(CFAR)检测算法和深度卷积神经网络(DCNN)的最新研究,设计了SAR图像自动目标识别框架。实验基于MSTAR标准数据集,目标识别结果表明所构建模型的有效性。
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何志华;
陈兴;
于春锐;
栗子涵;
余安喜;
董臻
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摘要:
视频合成孔径雷达(VideoSAR)可获取观测场景高帧率图像序列,利用车辆等地面运动目标在图像序列中形成的阴影能够实现动目标状态感知,该方法具有定位精度高、检测概率高、无最小可检测速度限制等优点。针对视频SAR动目标阴影变化剧烈、信杂噪比低、多普勒模糊干扰等特有的图像特征,该文充分利用帧图像空间域和时间域信息,研究了视频SAR数据预处理、动目标阴影检测和视频SAR多目标跟踪方法。实测数据全流程处理结果验证了该文方法的有效性。
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张一铭;
赵生福;
郑鑫;
王艺博;
丁辉
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摘要:
合成孔径雷达(SAR)的相干成像时,由于存在相干斑噪声,导致图像细节模糊,影响SAR图像的解译等后续应用。结合注意力机制,提出一种改进的下采样卷积神经网络D2SE-CNN。该方法在ID-CNN模型的基础上,去除估计噪声的残差连接;引入下采样,使原图重新排列成四个子图,扩大感受野;并添加挤压与激励块(SE)注意力模块,从而实现相干斑的抑制。为了验证算法的有效性,在BSDS500及NWPUVHR-10数据集和真实SAR图像上与主流方法进行了比较,实验结果表明,所提模型在PSNR、SSIM、ENL、Cv多个评价指标上得到较好的提升。
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雷钰;
刘帅奇;
张璐瑶;
刘彤;
赵杰
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摘要:
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。
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朱磊;
李敬曼;
潘杨;
刘玉春;
胡晓
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摘要:
为提升对SAR图像乘性相干斑的抑制水平与边缘保护性能,该文提出了一种可自适应调节滤波强度(AFS)的SAR图像非局部平均(NLM)抑斑新算法(AFS-NLM).该算法利用Frost滤波图像计算的局部均值与方差来改善SAR图像场景参量的估计,形成了一种能更好刻画SAR图像同质区与边缘区的改进Kuan滤波系数.利用局部均值比与改进Kuan滤波系数分别作为新的相似性测量参量与自适应衰减因子,构建了一种更适应SAR图像乘性噪声特性的改进NLM滤波.利用偏平滑参数与偏边缘保护参数控制下的改进NLM滤波,分别替代经典Kuan滤波模型中的像素局部均值与自身灰度值作为加权项,并采用由改进Kuan滤波系数构建的自适应调节因子对二者进行加权平均,从而形成了一种可自适应调节滤波强度的加权滤波新模型.实验表明,该文算法与近期多种先进算法相比,具有更好的相干斑抑制与边缘保护性能.
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卜丽静;
赵爽;
张正鹏
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摘要:
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.
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李玉;
王姝运;
赵泉华
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摘要:
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像中的斑点现象是地物后向散射信号相互干扰产生的,其虽然类似噪声却涉及地物目标的散射特征.同一地物目标的散射特征可通过斑点统计分布模型来刻画,因此降噪过程中可通过恢复影像斑点的统计分布特性来保留斑点包含的地物散射信息.基于该思想,提出一种基于斑点统计特性保持的SAR影像迭代滤波算法.该算法假设给定SAR影像的统计分布函数是先验已知的,即建模为混合Gamma分布,其分布参数可利用影像的像素值估计;接着基于构建的混合Gamma分布模型,运用EM(Expectation Maximization)算法分割影像中的同质区域;再针对不同同质区域,选取拟合误差较大的灰度级,根据分割结果计算像素值为该灰度级的像素的密度,判断其是否是异常像素,并对异常像素运用Frost滤波器进行降噪.重复上述步骤,直到滤波后的影像直方图较好地服从统计分布函数.GF-3和Radarsat-2 SAR影像数据实验结果表明,该算法在保证影像质量的前提下,不仅能获得较好的统计建模结果,而且较好地抑制了相干斑噪声,实现影像降噪.
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申仕煜;
叶晓东;
王昊;
陶诗飞
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摘要:
结合深度学习思想,提出了一种基于多尺度交互结构卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像相干斑抑制方法.首先,通过不同尺寸的卷积核及跳跃连接构成多尺度交互特征提取模块以获得不同感受野的特征并加快网络收敛速度.然后,在多尺度交互特征提取模块之间利用简化的密集连接方式使网络能够充分利用浅层纹理特征.最后,采用残差学习策略得到抑制后的图像.实验结果表明,与已有方法相比,所提方法不仅使用较少的计算参数量,还能保证性能的提升.
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李敬曼;
朱磊;
张博;
潘杨
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摘要:
为了提升非局部平均(NLM)滤波对合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声的抑制性能,提出了一种带约束搜索窗(RSW)的NLM抑斑算法RSW-NLM.首先估计搜索窗内像素灰度分布概率密度函数的极大值,并将极大值对应的像素作为聚类中心;然后利用均值比形成的相似性测量函数对搜索窗内各像素进行聚类划分,进而通过保留中心像素所属聚类,形成一种限制与中心像素相似性偏低的像素参与NLM滤波的带约束搜索窗;最后,在带约束搜索窗内实施由局部均值比和变差系数构建的适应SAR图像乘性相干斑噪声的NLM滤波.实验结果表明,RSW-NLM算法与SAR图像三维块匹配算法、基于变差系数的NLM算法以及基于均值比的NLM算法相比,在充分抑制了相干斑的同时,有效保护了边缘、细节等信息,尤其是灰度值接近的弱边缘,其等效视数提高2%以上,边缘保持指数提高1%以上.
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申艳;
王新民;
禹卫东
- 《中国科学院电子学研究所2006年青年学术交流会》
| 2006年
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摘要:
相干斑是合成孔径雷达(SAR)图像的固有缺点。在实时成像中对相干斑抑制的要求是噪声的平滑、原始图像结构信息的保有和计算复杂度的降低.本文基于成像前频域和成像后时域多视处理方法,提出了一种重叠多视((O)M)方法,该方法利用成像后时域滑窗重叠实现了实时多视处理.实验结果表明,OM方法在实时成像中实现了相干斑的有效抑制,较好地保持了图像结构信息,并减小了计算复杂度。
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杨红磊;
彭军还
- 《2009全国测绘科技信息交流会》
| 2009年
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摘要:
合成孔径雷达图像固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了后续目标检测、分类和识别等应用。一个理想的去斑算法应该在平滑的同时保持图像的边缘等细节不受损失,目前存在各种各样的算法,但没有一种方法能够完美的满足这一要求。本文对SAR图像的相干斑抑制问题进行了全面系统的研究,总结了目前存在的相干斑抑制算法的主要思路,介绍了具有代表性的算法,给出了去斑算法定量评估方法。
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谢海慧;
黄顺吉
- 《中国电子学会电路与系统学会第十八届年会》
| 2004年
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摘要:
传统的空域中值滤波噪声抑制与小波域阀值去噪声技术都有其不足之处,本文综合了中值滤波与小波域去相干斑技术,提出了一种结合中值滤波技术的小波域带噪SAR图像去除相干斑的新方法.首先对带噪SAR图像进行对数变换,然后将对数图像变换到小波域,对其高频子带根据子带分布特征合理选取领域窗口进行中值滤波.该方法算法简单,计算量较小,在去噪声的同时很好地保持了SAR图像边缘特性和点目标,在带噪SAR图像的相干斑去噪声领域取得了较好的效果.
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