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J-GLOBAL ID：201702228777002446   整理番号：17A1938476

本論文は,ウェーブレット変換に基づく改良スペックル雑音除去方式を提案した。【JST・京大機械翻訳】

An Improved Speckle Denoising Method Based on Wavelet Transform

著者 (2件)： Yu Jinao (装備学院研究生管理大隊,北京,101416) ,  Wu Yanhong (装備学院研究生管理大隊,北京,101416)
資料名： Wuxiandian Gongcheng  (Wuxiandian Gongcheng)
巻： 47  号： 5  ページ： 87-90  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3736A  ISSN： 1003-3106  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： 合成開口レーダ(SAR)画像に含まれるコヒーレントスペックル雑音の抑制は,SAR画像処理におけるホットスポットと困難さの1つになっている。スペックル雑音の存在はSAR画像の後続の画像処理,例えば画像のセグメンテーション,画像の特徴抽出,およびターゲットの分類と認識に大きな影響を与える。静止ウェーブレット変換に基づくコヒーレントスペックル雑音除去法を提案し,ウェーブレット変換により画像のウェーブレット分解を行い,サブ画像の高周波領域に対して閾値分割とバイラテラルフィルタを行い,定常ウェーブレットのより良い冗長性と定常不変性によりSAR画像のコヒーレント雑音を除去した。実験結果は,改良したノイズ除去方法がSAR画像のスペックル雑音抑制に良い効果を持ち,画像のエッジとテクスチャの詳細を保存できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *波束 ,  雑音低減 ,  冗長性 ,  合成開口レーダ ,  画像 ,  セグメンテーション ,  コヒーレンス ,  特徴抽出 ,  *雑音 ,  *ウェーブレット変換 ,  画像処理 ,  不変性
準シソーラス用語： テクスチャ ,  SAR画像 ,  *スペックル雑音 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： レーダ  (ND13010H) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 論文 ,  ウェーブレット変換 ,  スペックル雑音 ,  提案