信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2007年
3期
356-360
,共5页
程辉%沈大江%于秋则%田金文%柳健
程輝%瀋大江%于鞦則%田金文%柳健
정휘%침대강%우추칙%전금문%류건
SAR图像%SVM%图像复原%滤波
SAR圖像%SVM%圖像複原%濾波
SAR도상%SVM%도상복원%려파
针对合成孔径雷达图像中存在斑点噪声的缺陷,将支持向量拟合方法引入小波系数收缩策略中,提出了基于多尺度SVR(support vector regression)的SAR图像复原算法.该方法在不同尺度下选用不同的核参数.为保护边缘结构信息,首先对各小波高频子带进行SVM拟合,然后计算原始小波系数与拟合估计值的绝对差,并定义小波系数收缩准则,根据准则对小波系数进行收缩,使复原的图像能较好的保持原有图像的纹理和结构信息.实验采用真实的SAR图像,实验结果显示该方法优于常规小波滤波和Lee滤波方法.
針對閤成孔徑雷達圖像中存在斑點譟聲的缺陷,將支持嚮量擬閤方法引入小波繫數收縮策略中,提齣瞭基于多呎度SVR(support vector regression)的SAR圖像複原算法.該方法在不同呎度下選用不同的覈參數.為保護邊緣結構信息,首先對各小波高頻子帶進行SVM擬閤,然後計算原始小波繫數與擬閤估計值的絕對差,併定義小波繫數收縮準則,根據準則對小波繫數進行收縮,使複原的圖像能較好的保持原有圖像的紋理和結構信息.實驗採用真實的SAR圖像,實驗結果顯示該方法優于常規小波濾波和Lee濾波方法.
침대합성공경뢰체도상중존재반점조성적결함,장지지향량의합방법인입소파계수수축책략중,제출료기우다척도SVR(support vector regression)적SAR도상복원산법.해방법재불동척도하선용불동적핵삼수.위보호변연결구신식,수선대각소파고빈자대진행SVM의합,연후계산원시소파계수여의합고계치적절대차,병정의소파계수수축준칙,근거준칙대소파계수진행수축,사복원적도상능교호적보지원유도상적문리화결구신식.실험채용진실적SAR도상,실험결과현시해방법우우상규소파려파화Lee려파방법.
