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J-GLOBAL ID：201702263040371920   整理番号：17A0351419

航空機搭載SAR非周期的線状ノイズ除去法【JST・京大機械翻訳】

A Non-periodic Stripes Noises Removal Method for Airborne SAR Data

著者 (3件)： Xiao Yanfang (The First Institute of Oceanography,SOA) ,  Cui Tingwei (The First Institute of Oceanography,SOA) ,  Gong Jialong (College of Information Science &Engineering,Ocean University of China)
資料名： Haiyang Kexue Jinzhan  (Haiyang Kexue Jinzhan)
巻： 34  号： 4  ページ： 571-577  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2911A  ISSN： 1671-6647  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 航空機搭載SAR画像には,レーダシステム自体,飛行姿勢,大気擾乱などの多くの因子が影響するので,多くの非周期的ノイズが存在し,データの後続の応用を制限する。航空機搭載SAR画像における海洋の緑検出の応用を目的として,航空機搭載SAR画像における非周期的線状ノイズの統計的特性の解析に基づき,航空機搭載SAR画像の非周期的線形ノイズ除去法を提案した。提案方法の有効性を,平均フィルタ,GAUSSフィルタ,強化LEEフィルタ,強化FROSTフィルタ,ガンマフィルタ,ウェーブレット解析フィルタ,およびFOURIER変換フィルタを含むいくつかの一般的フィルタリングアルゴリズムと比較した。結果は,このアルゴリズムがノイズ除去率が最も高く,エッジ特性が通常のフィルタアルゴリズムよりも優れていることを示した。画像ノイズ除去の後に,ノイズは区灰度値と海水の近くにあり,緑と緑の間のコントラストは著しく増加し,グリーンと海水の識別能力が改善された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 大気擾乱 ,  線形性 ,  *雑音 ,  フィルタ ,  海水 ,  海洋 ,  コントラスト ,  *雑音低減 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 画像雑音除去 ,  ウェーブレット解析 ,  統計的特性 ,  SAR画像 ,  *航空機搭載 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： airborne SAR ,  non-periodic linear noise ,  green tide ,  noise removal

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  海洋物理学一般  (DC06010K) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 航空機搭載 ,  SAR ,  ノイズ ,  除去法