合成孔径雷达（SAR）空间数据的斑点噪声分析
机器学习
2024-08-19 v1
摘要
本研究解决了合成孔径雷达（SAR）空间数据中的斑点噪声问题，该问题妨碍了 SAR 图像的清晰度和可用性。研究对六种斑点噪声抑制技术进行了比较分析：Lee 滤波、Frost 滤波、Kuan 滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。这些方法因其在噪声抑制和图像保留方面的独特方法而被选中，并应用于来自阿拉斯加卫星设施（ASF）的 SAR 数据集。使用一组全面的指标评估每种技术的性能，包括峰值信噪比（PSNR）、均方误差（MSE）、结构相似性指数（SSIM）、等效视数（ENL）和斑点抑制指数（SSI）。研究得出结论，Lee 滤波和 Kuan 滤波均有效，具体选择哪种滤波取决于对图像质量和噪声抑制的具体应用要求。这项工作为优化 SAR 图像处理提供了宝贵见解，对遥感、环境监测和地质调查具有重要意义。
关键词
引用
@article{arxiv.2408.08774,
title = {Speckle Noise Analysis for Synthetic Aperture Radar (SAR) Space Data},
author = {Sanjjushri Varshini R and Rohith Mahadevan and Bagiya Lakshmi S and Mathivanan Periasamy and Raja CSP Raman and Lokesh M},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.08774},
year = {2024}
}