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Auteur Lele Gao |
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SAR speckle removal using hybrid frequency modulations / Shuaiqi Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 5 (May 2021)
[article]
Titre : SAR speckle removal using hybrid frequency modulations Type de document : Article/Communication Auteurs : Shuaiqi Liu, Auteur ; Lele Gao, Auteur ; Yu Lei, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 3956 - 3966 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] artefact
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] filtre de déchatoiement
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] modulation de fréquenceRésumé : (auteur) Synthetic aperture radar (SAR) images often interfere with speckle artifacts that have a great impact on subsequent processing and analysis operations. To remove speckle artifacts, this article introduces a hybrid denoising approach by using a convolutional neural network (CNN) and consistent cycle spinning (CCS) in the nonsubsample shearlet transform (NSST) domain. First, we apply NSST to a noisy SAR image to gain low- and high-frequency coefficients. Second, we adopt a learned deep CNN model to eliminate the speckle noise in the low-frequency coefficients, which retains more contour information. Third, we employ CCS to enhance the high-frequency coefficients, which preserves more details of the original SAR image. Finally, we obtain the denoised image by using inverse NSST applied to the denoised coefficients. Compared with state-of-the-art algorithms, the results of the experiment indicate that our method not only achieves better speckle removal performance but also maintains more detailed information retention. Numéro de notice : A2021-397 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.3014130 Date de publication en ligne : 18/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3014130 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97688
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 59 n° 5 (May 2021) . - pp 3956 - 3966[article]