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J-GLOBAL ID：201702285143112518   整理番号：17A0123639

テクスチャ強度と重みづけ核ノルム最小化に基づくSAR画像の雑音除去【Powered by NICT】

SAR image de-noising based on texture strength and weighted nuclear norm minimization

著者 (4件)： Fang Jing (Institute of Information Science,Beijing Jiaotong University) ,  Liu Shuaiqi (College of Electronic and Information Engineering,Hebei University) ,  Xiao Yang (Institute of Information Science,Beijing Jiaotong University) ,  Li Hailiang (Department of Electronic and Information Engineering,Hong Kong Polytechnic University)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu(Yingwenban)  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu(Yingwenban))
巻： 27  号： 4  ページ： 807-814  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2630A  ISSN： 1004-4132  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 合成開口レーダ(SAR)は,あらゆる分野でほぼ広く使用されているとして,SAR画像雑音除去は非常に重要な研究分野となった。集合組織強度と重みづけ核ノルム最小化(WNNM)に基づく新しいSAR画像ノイズ除去法を提案した。ブラインド雑音除去を実行するために,雑音分散の正確な推定は非常に重要である。今までのところ,それは豊富な集合組織のためにSAR画像ノイズレベルを正確に推定する課題である。主成分分析(PCA)と画像テクスチャ強度により選択された低品位パッチは騒音レベルを推定するために用いられる。騒音レベルの助けを借りて,WNNMはSAR画像雑音除去が期待できる。実験結果は,提案した方法は,定量的測度および視覚品質の両者の観点から二乗Gaussスケール混合(BLS GSM)法,非局所平均値(NLM)フィルタリング最小Bayesのような多くの優れた雑音除去アルゴリズムより優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *雑音除去 ,  *雑音 ,  *重みづけ ,  測度 ,  合成開口レーダ ,  雑音指数 ,  *ノルム ,  主成分分析 ,  フィルタリング ,  集合組織 ,  騒音レベル
準シソーラス用語： 視覚品質 ,  画像雑音除去 ,  *SAR画像 ,  *テクスチャ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 合成開口レーダ(SAR)画像ノイズ除去 ,  ブラインド雑音除去 ,  重みづけ核ノルム最小化(WNNM) ,  テクスチャ強度

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： テクスチャ ,  重みづけ ,  核 ,  ノルム ,  最小化 ,  SAR画像 ,  雑音除去