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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
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。
关键词： 合成孔径雷达图像、变异系数、斑块、去斑点噪声、稀疏编码
更新于2025-09-23 15:22:29
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - RABASAR：一种基于快速比率的多时相SAR去斑算法
摘要： 本文提出了一种通用的多时相SAR图像斑点噪声抑制方法。该方法基于时序平均计算具有大量视数的"超图像"，随后通过将多时相图像堆栈中的每幅图像除以该"超图像"形成比值图像。若辐射特性未发生变化，特定空间位置处强度的时序波动仅由斑点噪声引起；而在受时序变化影响的区域，波动不仅源于斑点噪声还包含辐射变化。除以"超图像"的整体效果是提升空间平稳性：比值图像比原始图像具有更强的同质性。因此采用斑点抑制方法对这些比值图像进行滤波，在斑点抑制效果上优于直接对原始多时相堆栈滤波。经比值图像去噪后，通过与"超图像"相乘即可获得去斑后的多时相图像堆栈。基于合成与真实SAR数据的实验结果及分析均验证了本方法的有效性。
关键词： 超分辨率图像，比率图像，合成孔径雷达，多时相SAR序列，去斑点噪声
更新于2025-09-09 09:28:46