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World File Search System斑点噪声
使用双树复小波 (DTCW) 和剪切波变换减少 SAR 图像的斑点噪声
摘要：合成孔径雷达 (SAR) 图像由于相干采集系统的乘性斑点噪声而难以解释。因此，SAR 图像的去斑点始终是 SAR 图像处理中的首要预处理任务。有许多方法使用各种空间域滤波器和变换域算法来减少斑点，但并非所有方法都能保留图像边缘特征。本文提出了一种通过稀疏表示的去斑点算法，该算法使用具有方向选择性和平移不变性的 Shearlet 变换和 DTCW 变换的组合。实验结果表明，所提出的方法比现有的最先进方法具有更好的 PSNR、ENL 和 EPI 值。所提出的方法不仅保留了边缘，还通过增强 SAR 图像的纹理改善了视觉效果。
伪装对受监督的SAR超级...
合成孔径雷达（SAR）是一个尖端的遥感系统，在地球仪和环境监测中起着重要作用。高分辨率SAR成像提供了图像中的更细节，可以检测和识别地面上较小的对象和特征。然而，从理论上讲，侧面空气传播的雷达（SLAR）的分辨率受到倾斜范围的雷达带宽的限制，而在方位角[1]中的天线足迹宽度[1]实际上受到目标侧侧的降解[2]。为了克服这些问题，已经在[2、3、4、5]中提出了空间变体速差（SVA）算法及其旨在减少或取消旁观的变体。这些基于脉冲响应模型的这些不明显的算法在计算上是快速有效地减少侧叶的。但是，主叶宽度保持不变。可以使用基于神经网络的监督学习方法来解决后一个问题，通过利用配对高分辨率（HR）和低分辨率（LR）SAR图像的数据库中的先验信息[6，7，8]。对于尖锐的主机，神经网络必须学会从下采样的LR SAR输入中恢复HR SAR图像，这可能是在光学图像超级分辨率上的挑战中类似的设置[9]。但是，SAR图像形成特定于与视神经不同的雷达波。尤其是SAR范围和方位角轴是不可列出的，并且是经典的增强轴（例如旋转和翻转）是不现实的。此外，斑点噪声高度损坏了SAR图像，从而使伪造过程对靶标和异常进行了决定[10]。幸运的是，诸如[11，12]之类的SAR佩克林方法能够使用很少的single外观复杂（SLC）SAR图像减少斑点噪声。在本文中，我们建议评估使用Fell fell
使用相干散射增强和融合注意力金字塔从低 SCNR SAR 图像中检测飞机
摘要：近年来，基于深度学习的方法已被应用于合成孔径雷达（SAR）图像的目标检测。然而，由于SAR的成像机制和低信杂噪比（SCNR），利用SAR图像进行飞机检测仍然是一项具有挑战性的任务。针对这一问题，提出了一种基于相干散射增强和融合注意机制的低SCNR SAR图像飞机检测新方法。考虑到人造目标与自然背景之间的散射特性差异，引入相干散射增强技术来增强飞机散射信息并抑制杂波和斑点噪声。这有利于深度神经网络后续提取有关飞机的准确和有判别力的语义信息的能力。此外，开发了一种改进的Faster R-CNN，该网络具有一种融合局部和上下文注意的新型金字塔网络。局部注意通过增强重要对象的可区分特征来自适应地突出显示重要对象，而上下文注意则有助于网络提取图像的不同上下文信息。融合局部注意力和上下文注意力可以保证飞机被尽可能完整地检测到。在TerraSAR-X SAR数据集上进行了广泛的实验以与基准进行比较。实验结果表明，所提出的飞机检测方法在低SCNR下可以达到高达91.7％的平均精度，显示出有效性和优于许多基准。
使用pctma-net
为完成自主导航和完成任务的完成，精确映射和感知三维环境的能力至关重要，这是至关重要的，例如Maddern对自主系统中3D感知的分析[1]和O'Mahony对机器人中3D感知的探索[2]的研究强调了。水下机器人技术也不例外。只有初始条件显着差异，包括失真，可见性降低，声学干扰和与压力相关的挑战。这防止了重建的完美传递，并在完成水下环境中的完成方法进行了完美的转移。声纳图像是强度图，可根据对象的反向散射强度颜色图像[3]。在这里，斑点噪声是一种颗粒状干扰或干扰，通常会影响雷达和声纳系统获得的图像质量。因此，该域中的主要挑战之一是从2D成像来源生成准确的3D模型。这项工作着重于完善和完成不完整和嘈杂的点云，这些云是使用[4]的高程估计方法从2D声纳图像中重建的，该方法通过训练模型来估算高程角度，从而产生了2D声纳图像的3D点云。尽管如此，即使此方法非常有效，结果云仍然需要更准确，以提供自主系统环境的有用表示。为了实现有效的完善和完成点云，我们将PCTMA-NET用于致密点云，
提高MRI图像的清晰度和降噪...
Mandeep Kaur 1，Rahul Thour博士2 1研究学者部计算机科学与应用，Desh Bhagat University，Mandi Gobindgarh 2助理教授计算机科学和应用，德什·巴加特大学，曼迪·戈宾德加（Mandi Gobindgarh）摘要：脑部疾病是严重的疾病，不得不忽略，因为大脑失败会对整体健康构成重大威胁。早期检测和干预对于管理各种与大脑相关的疾病至关重要。检测脑肿瘤和其他神经系统问题的主要诊断方法之一是MRI成像。MRI是一种首选技术，由于其效率，实时成像功能和缺乏辐射。然而，诸如Speckle噪声，高斯噪声和其他工件之类的挑战继续损害MRI图像的质量。因此，提高图像质量对于准确的脑部疾病诊断至关重要。为了克服这些挑战，采用了各种成像技术来进行预处理，降低降噪和图像增强。从嘈杂的MRI数据中获得高质量图像的关键方法是图像恢复和增强。鉴于MRI的高频特性，脑部扫描中通常存在噪声。预处理通过应用过滤器消除噪声来改善图像质量中起着至关重要的作用。诸如Mean，Mentian，Wiener和其他过滤器之类的技术通常用于解决诸如Speckle，Salt和Pepper和Gaussian噪声之类的问题。关键字：大脑MRI成像，斑点噪声，高斯噪声，预处理，图像增强。这项研究提供了各种MRI图像预处理和增强技术的全面概述，概述了它们的目标和有效性。