研究目的
研究合成孔径雷达（SAR）图像对一致但局部自适应增强技术的需求，提出一种基于强度图像的多尺度、多方向多视处理新方法。
研究成果
研究表明，在所有评估类别中，基于施密特子图像增强技术均优于标准滤波方法。施密特子指数层为空间格局分析、场景特征描述和土地覆盖分类提供了极其显著的信息源。当前关于施密特子的研究包括多SAR图像增强、土地覆盖分类和目标检测。
研究不足
该研究仅关注强度图像，且适用于任意数量的图像层。虽然施密特指数层对自动化图像解译的附加价值显而易见，但仍需进一步研究。
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[IEEE 2019年第八届先进光电子与激光国际会议（CAOL）- 保加利亚索佐波尔（2019年9月6日-9月8日）] 2019年IEEE第八届先进光电子与激光国际会议（CAOL）- CAOL 2019 封面页
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DOI：10.1109/CAOL46282.2019.9019467
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
随着合成孔径雷达图像空间分辨率的稳步提升，对一致且局部自适应的图像增强需求显著增加。大量研究已表明，能够根据目标尺寸局部调整平滑程度的自适应多视处理优于统一多视处理。本研究提出一种仅基于强度图像（但适用于任意数量图像层）的新型多尺度多方向多视处理方法。从双曲函数推导出一组不同尺度与方向（命名为Schmittlet）的二维圆形及椭圆形滤波器核，将原始强度图像转换至Schmittlet系数域——其中每个系数表征图像中类似Schmittlet结构的存在程度。通过基于扰动的噪声模型评估其显著性，筛选最佳匹配Schmittlet进行图像重建。该方法一方面利用指示局部最佳匹配Schmittlet的索引图像实现对多极化、多时相或多频层等其他图像层的一致性增强；另一方面为后续图像分析提供了具有空间模式最优描述价值的参数。最终验证通过三个分辨率层级上的四个测试区，从六个不同维度（平均强度保持、等效视数、边缘与局部曲率在强度及方向上的保持）证明Schmittlet相较六种当代斑点抑制技术的优势。虽然Schmittlet索引层对自动图像解译的附加价值显而易见，但仍需进一步研究验证。
作者：
Andreas Schmitt
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