研究目的
制定一种基于稀疏性的SAR图像去斑算法，该算法针对SAR统计特性进行了适配，并能预测最优稀疏度。
研究成果
与采用稀疏度图的自适应SAR稀疏编码算法相比，传统方法通过更高PSNR值和视觉评估证实，该算法能更好地保留纹理并减少伪影，从而提升去斑效果。
研究不足
该方法依赖于预学习的词典，可能存在计算限制；优化参数如δ和迭代次数是通过经验设定的，可能需要对不同数据集进行调整。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 适用于SAR图像的稀疏编码及其在去斑中的应用
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 适用于SAR图像的稀疏编码及其在去斑中的应用
DOI：10.1109/igarss.2018.8518513
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
本文提出了一种基于稀疏性的去斑方法。本研究的主要贡献之一是设计了一种适应SAR图像统计特性的稀疏编码算法。事实上，大多数针对SAR数据的稀疏编码算法会对数据进行对数变换，从而将乘性噪声转化为加性噪声，随后采用高斯先验。然而，为SAR数据选用更合适的先验可避免引入伪影。另一主要贡献是基于局部图像特征预测每个图像块的最优稀疏度。实验表明，该策略相比采用低误差率停止准则的传统稀疏编码具有更优效果。
作者：
Sonia Tabti，Luisa Verdoliva，Giovanni Poggi
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