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摘要:
针对传统空域非局部平均方法在合成孔径雷达图像相干斑抑制中存在相似区域提取和方向信息捕获不足的问题,提出了一种基于各向异性高斯方向窗和Stein’s无偏风险估计(SURE)准则融合的非局部均值(NLM)算法。该方法设计多个不同方向的各向异性高斯窗来匹配SAR图像的局部空间几何结构,比传统的方形窗能更好地保护SAR图像中的方向性结构。采用比率测度来衡量图像块间的相似程度,并计算基于该各向异性高斯窗的NLM结果。结合SURE准则来融合不同方向的各向异性高斯窗的非局部平均结果,获得最终的SAR图像降斑结果。针对多幅SAR图像进行对比实验,实验结果表明:该方法在有效抑制SAR图像相干斑的同时能很好地保留图像的几何结构信息,为后续的SAR图像理解与解译提供了良好的基础。
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 SURE准则的非局部SAR图像相干斑抑制
来源期刊 电子科技大学学报 学科 工学
关键词 各向异性高斯窗 非局部均值 SAR图像降斑 Stein无偏风险估计
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目 通信与信息工程
研究方向 页码范围 42-48
页数 7页 分类号 TP751.1
字数 5865字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 焦李成 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室 514 14586 52.0 103.0
2 颜学颖 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室 10 47 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
各向异性高斯窗
非局部均值
SAR图像降斑
Stein无偏风险估计
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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1001-0548
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大16开
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