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自适应越渡点的SAR图像模糊对比度增强算法
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:2013.11.25
  • 页码:128-132
  • 分类:TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]国防科学技术大学电子科学与工程学院,长沙410073, [2]空军装备研究院雷达所,北京100085
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61171135).
  • 相关项目:SAR图像机动目标的典型现象学特性形成机理及鉴别处理研究
中文摘要:

在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像相干斑抑制过程中,如何在去斑的同时保持图像的边缘和结构信息是一个难点问题。针对此问题提出了SAR图像幅度关联去斑算法,该算法基于幅度关联,通过全局幅度关联阈值将滑窗内像素分成两个部分,选取像素数目较多的一部分使用最大似然估计方法估计出中心像素的真实值。提出了一种基于频谱统计相似度的评估方法,并利用该评估方法及一些经典的去斑性能评估方法,分别通过仿真数据和实测数据处理结果验证了所提去斑算法的有效性。

英文摘要:

It is difficult to preserve the edge and structure information while suppressing the speckle for Synthetic Aperture Radar(SAR) image despeckling. To resolve this issue, the intensity association method for SAR image despeckling is proposed. Pixels are separated into two parts using intensity association method with global threshold. And then the part with larger number ofpixels is selected to estimate the value of the center pixel using Maximum Likelihood(ML) estimation. Furthermore, an evaluation method based on statistical spectrum similarity is also proposed for SAR despeckling evaluation. Simulations and real SAR images are processed to demonstrate the validity of proposed method.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887