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中国科学院沈阳自动化研究所高分辨率SAR图像目标检测研究获进展（图）
SAR图像 近岸目标检测 背景信息
2022/1/25
SAR图像近岸目标检测是SAR图像处理的难点。近岸目标往往淹没在陆地、码头、树木以及建筑物等复杂背景杂波中，这对于目标的检测提出了挑战，进而影响其检测的准确率。传统的目标检测方法及基于深度学习的目标检测方法对于以单一背景为特点的远海目标检测具有较好效果，而对于近岸、复杂背景下的目标检测效果却差强人意。
采用混合特征相似性的极化SAR图像降噪算法
极化SAR 相干斑抑制 结构相似性 极化散射信息
2015/3/31
针对极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar，PolSAR）图像在相干斑抑制过程中面临的结构信息和极化散射信息保持的问题，通过分析PolSAR图像的结构特性和极化特性，建立一种结构特征提取方法，并提出一种采用混合特征相似性的极化SAR图像降噪算法.该算法将图像的结构信息和极化散射信息与降噪过程相融合，能够在抑制相干斑噪声的同时，实现降噪后图像的结...
为了有效去除SAR图像中的相干斑噪声,同时很好地保留图像中的边缘细节,将双边滤波算法应用到SAR图像滤波,并使用ENL和EPI对其参数进行估计;经过参数估计的双边滤波算法作用于SAR图像后,很好地去除了斑点噪声且保留了边缘信息;实验结果表明,该算法的主观和客观数据都优于经典Lee滤波算法。
2012年12月22日下午，汕头大学特聘教授、博士生导师闫敬文教授应邀来测试与光电工程学院，并在F315学术报告厅做了题为“基于稀疏表示（GT）和压缩感知技术的SAR图像处理研究”的学术报告。
跑道检测通常由边缘检测和霍夫变换2个步骤组成。由于SAR图像中存在大量斑点噪声，使得边缘检测中存在大量虚假边缘，增加了霍夫变换的时间，降低了跑道检测的准确度，提出一种基于区域分割和距离变换的SAR图像中机场跑道自动检测的新方法。采用基于统计信息的方法增强跑道-背景的对比度，然后用二维直方图阈值分割方法分割图像，再通过距离变换对跑道-背景二值图进行处理，得到跑道中心线的大致分布，最后采用局部空间霍夫...