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[IEEE 2018第二届计算方法与通信国际会议(ICCMC) - 埃罗德(2018.2.15-2018.2.16)] 2018第二届计算方法与通信国际会议(ICCMC) - 用于SAR图像去斑的各种散斑滤波器综述

DOI：10.1109/ICCMC.2018.8487958 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 如今，合成孔径雷达（SAR）图像被广泛应用于地形导航、土地覆盖分类、环境监测（如溢油检测、洪水检测）及军事侦察等重要领域。SAR图像常受斑点噪声干扰，表现为图像上的明暗斑点，导致视觉质量下降。这会影响各类特征提取与分类算法的正常运行——这些算法本需根据应用需求将SAR图像分类至特定类别。因此，去除SAR图像中的斑点噪声是预处理的关键步骤。尽管该领域研究者已提出多种去斑滤波器，但仍需能应对全部处理约束条件的滤波方案。本文系统论述了各类滤波器的技术优势与特性，并通过定性定量分析对比了相同噪声SAR图像经不同滤波算法处理后的输出结果。
作者： Sriparna Banerjee，Sheli Sinha Chaudhuri
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

回顾并比较用于SAR图像去斑点的各种散斑滤波器，通过定性和定量分析突出它们的优势、技术细节和性能表现。

研究成果

Frost-TMAV滤波器作为经典滤波器与模糊滤波器的混合体，在定性与定量分析中均表现出优于其他滤波器的性能。该研究表明需要更精确的方法来评估经典滤波器的等效噪声比（ENL）值，并建议将经典滤波器与模糊滤波器相结合以形成更多混合滤波器，从而提升去斑效果。

研究不足

该研究承认需要一种能应对去斑过程中所有约束条件的滤波器，表明当前滤波器可能无法在所有类型的SAR图像和噪声条件下普遍有效。

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