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초록 스펙클 잡음은 합성 개구 레이더(SAR) 이미지를 손상시키고 민감한 과학 및 공학 분야에서의 응용을 제한합니다. 이러한 문제는 산림학, 해양학, 지질학, 빙학 및 지형학 등에서 SAR 이미지의 광범위한 수요로 인해 여러 학자들에게 관심을 끌었습니다. 이 문제를 해결하기 위한 상당한 노력에도 불구하고, 스펙클 잡음을 동시에 억제하고 SAR 이미지의 의미론적 기능을 복원하기 위한 개방형 연구 질문이 여전히 남아 있습니다. 따라서 본 연구는 윤곽선 및 질감과 같은 중요한 이미지 기능을 보호하면서 손상된 SAR 이미지를 복원하기 위한 가장자리 인식 기능이 있는 확산 구동 비선형 방법을 설정합니다. 제안된 방법은 효과적인 잡음 제거를 촉진하는 두 가지 항을 포함합니다: (1) 고차 확산 커널; (2) 스펙클 잡음에 민감한 분수 정규화 항. 이러한 항은 복원된 SAR 이미지가 더 강한 가장자리와 잘 보존된 질감을 포함하도록 신중하게 설계되었습니다. 경험적 결과는 제안된 모델이 주관적 및 객관적 가치가 더 높은 내용이 풍부한 이미지를 생성함을 보여줍니다. 또한, 우리 모델은 전통적인 페로나-말릭 및 총 변동 모델에서 일반적으로 발견되는 눈에 띄지 않는 계단식 및 블록 아티팩트가 있는 이미지를 생성합니다.
Anthony et al. (목요일,)은 이 질문을 연구했습니다.