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基于双芯光子晶体纤维的可见光至近红外工作波段等离子体折射率传感器

DOI：10.1109/JSEN.2020.2980327 期刊：IEEE Sensors Journal 出版年份：2020 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长。大量研究已表明：能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方法——通过双曲函数推导出不同尺度与方向（命名为Schmittlets）的二维圆形/椭圆形滤波核集。原始强度图像被转换至Schmittlet系数域，其中每个系数表征图像中类Schmittlet结构的存在性。基于扰动噪声模型评估其显著性后，选取最佳匹配Schmittlets进行图像重建。该方法一方面利用指示局部最优Schmittlets的索引图像实现多极化、多时相或多频层等后续图像层的协同增强；另一方面为后续图像分析提供了描述空间形态的最优参数。最终验证通过三个分辨率层级上的四个测试区证明：在六个不同评价维度（平均强度保持度、等效视数、边缘及局部曲率的方向与强度保持度），Schmittlets较六种当代斑点抑制技术具有显著优势。虽然Schmittlet索引层对自动图像解译的附加价值显而易见，仍需进一步研究验证。
作者： Andreas Schmitt
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究合成孔径雷达（SAR）图像对一致且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

基于Schmittlet的图像增强技术在所有类别中均优于标准滤波方法，为SAR图像增强提供了一种通用且稳健的解决方案。Schmittlet指数层为空间模式分析、场景特征描述和土地覆盖分类提供了有价值的结构信息，显示出其在未来自动化图像解译应用中的潜力。

研究不足

该研究承认Schmittlet方法具有较高的计算强度，需要借助元数据并通过对先前图像处理过程进行严格审查来准确估算实际噪声含量。Schmittlet指数层在自动化图像解译中的附加价值有待进一步研究验证。

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