I detta dokument undersöker vi användningen av diskriminerande modellinlärning genom Convolutional Neural Networks (CNN) för SAR image despeckling. Nätverket använder en resterande inlärningsstrategi, därför återvinner det inte den filtrerade bilden, utan spräcklig komponent, som sedan subtraheras från den bullriga. Utbildning utförs genom att överväga en stor multitemporal SAR-bild och dess multilook version, för att ungefär en ren bild. Experimentella resultat, både på syntetiska och verkliga SAR-data, visar metoden för att uppnå bättre resultat med avseende på de senaste teknikerna. Index Terms-SAR, spräcklig, multiplikativt buller, konvolutionella neurala nätverk.
I samband med SAR-avbildning har användningen av konvolutionella neurala nätverk (CNNs) redan studerats framgångsrikt REF.
SAR image despeckling through convolutional neural networks
{'venue': '2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)', 'journal': '2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}