WWWJun, 2015

基于高斯对数比和 MRFFCM 的 SAR 图像变化识别

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TL;DR本文提出了一种改进的基于 MRFFCM 的 SAR 图像变化检测方法，包括 DI 生成，SRAD 降噪和 MRFFCM 变化检测三个步骤，并使用 OE，PCC，KC，RMSE 和 PSNR 等评估指标与 FCM 和 MRFFCM 进行比较，结果表明提出的方法优于 FCM 和 MRFFCM 基于变化检测方法。
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发现论文，激发创造
  • 基于 RABASAR 和简化 GLR 的多时相 SAR 影像变化检测及可视化

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    Jul, 2023

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    Jun, 2023

  • 基于深度学习的不同传感器中高分辨率遥感图像云检测

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    Oct, 2018

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    SAR 影像消斑技术的新方法 R-DDPM，基于生成模型，通过区域去噪扩散概率模型实现了多尺度合成孔径雷达（SAR）影像的消斑，具有优于现有方法的卓越性能。

    Jan, 2024

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    本文提出了一种基于 I - 散度 - TV 去噪模型的新型局部统计变分主动轮廓模型，可用于分割被乘性伽马噪声损坏的图像，并通过向所提出模型的水平集演化（LSE）方程添加扩散项来构建反应扩散（RD）方程，进而将所提出模型转化为经典 ROF 模型。

    Jan, 2024

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    Dec, 2023

  • 基于双 PCS 的视频 SAR 持续成像的分束极坐标格式算法

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    Dec, 2023

  • 一个全局优化的 SAR 图像分割模型可以轻松转化为一般的 ROF 去噪模型

    本文基于 Aubert-Aujol (AA) 去噪模型和变分水平集方法，提出了一种新颖的局部统计主动轮廓模型（LACM），用于具有强度非均匀性的 SAR 图像分割。通过使用凸松弛技术，将所提出的模型转化为全局优化模型。实验证明，我们提出的模型在一些具有挑战性的合成图像和 Envisat SAR 图像上相对于现有模型具有优越性。

    Dec, 2023

  • 基于 Stockwell 散射网络的 SAR 图像变化检测

    本研究利用 Stockwell 变换提出了 Stockwell 散射网络（SSN）作为一种合成孔径雷达（SAR）图像变化检测的方法，该方法结合了 WS​​N 和 FSN 的优点，并在 SAR 图像变化检测方面取得了最新的技术成果。实验结果表明，所提出的方法在三个真实的 SAR 图像数据集上表现出了很好的性能。

    Apr, 2023

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    使用基于深度学习的系统和物体检测模型，通过合成孔径雷达技术在检测非法、未报告和无监管捕鱼活动方面取得了显著的改善。

    Apr, 2024