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图文详情
  • ISBN:9787576325232
  • 装帧:平装-胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:220
  • 出版时间:2023-06-01
  • 条形码:9787576325232 ; 978-7-5763-2523-2

本书特色

系统介绍SAR图像去噪模型与算法,全面展现该领域的前沿知识 不但介绍传统去噪模型与算法,而且还介绍深度学习去噪模型与算法 全面、系统、深入地介绍遥感图像智能解析及其相关应用 涉及的大部分去噪算法已经开源,有助于科研人员进一步学习

内容简介

《SAR图像去噪模型及算法》全面介绍SAR图像去噪的基本概念、模型与算法,并对不同的模型进行分类,便于读者全面了解和学习该领域的一些前沿知识,以适应现代信息技术的发展。《SAR图像去噪模型及算法》涉及的算法源代码向读者开放,这些代码可以帮助读者更加直观、深入地理解所学知识。 《SAR图像去噪模型及算法》共分为10章,主要内容包括SAR成像基础、多尺度几何变换基础理论、稀疏表示及低秩矩阵重构理论、深度学习基础知识、基于Contourlet变换的SAR图像去噪、基于Shearlet变换的SAR图像去噪、基于稀疏表示和低秩矩阵分解的SAR图像去噪、基于深度学习的SAR图像去噪、基于移不变二维混合变换的机场雷达成像噪声抑制。 《SAR图像去噪模型及算法》适合卫星遥感和计算机视觉等相关领域的研究人员、工程技术人员和算法爱好者阅读,也适合各大院校相关专业的本科生、研究生和教师作为教材和教学参考书。

目录

第1章 绪论1 1.1 研究背景及意义1 1.2 外研究现状2 1.2.1 基于空域的去噪算法研究现状2 1.2.2 基于变换域的去噪算法研究现状3 1.2.3 基于深度学习的去噪算法研究现状4 第2章 SAR成像基础8 2.1 基础知识8 2.2 SAR成像原理9 2.3 SAR去噪基础框架13 2.4 SAR图像去噪评价16 2.4.1 主观评价准则17 2.4.2 客观评价准则17 第3章 多尺度几何变换基础理论23 3.1 Contourlet变换及其改进23 3.1.1 Contourlet变换23 3.1.2 小波-Contourlet变换25 3.1.3 非下采样方向滤波器27 3.1.4 复Contourlet变换28 3.1.5 NSDFB-DTCWT构造30 3.2 Shearlet变换及其改进31 3.2.1 Shearlet变换32 3.2.2 离散Shearlet变换33 3.2.3 复Shearlet变换35 3.2.4 剪切-双树复小波变换37 3.3 移不变二维混合变换39 第4章 稀疏表示及低秩矩阵重构理论43 4.1 稀疏表示43 4.2 低秩矩阵分析45 第5章 深度学习基础知识48 5.1 CNN48 5.2 注意力机制51 5.2.1 简介51 5.2.2 原理与优点52 5.2.3 分类54 5.2.4 模型结构介绍56 第6章 基于Contourlet变换的SAR图像去噪60 6.1 基于小波-Contourlet变换和循环平移算法的SAR图像去噪60 6.1.1 算法描述61 6.1.2 实验结果与分析61 6.2 基于复Contourlet高斯比例混合模型的SAR图像去噪65 6.2.1 高斯比例混合模型及其在去噪中的应用66 6.2.2 实验结果与分析68 6.3 基于局部混合滤波的SAR图像去噪70 6.3.1 局部混合滤波简介71 6.3.2 局部混合滤波在SAR图像去噪中的应用73 6.3.3 实验结果与分析74 第7章 基于Shearlet变换的SAR图像去噪77 7.1 基于双变量的SAR图像去噪77 7.1.1 双变量去噪模型77 7.1.2 实验结果与分析78 7.2 基于复Shearlet域的高斯混合模型的SAR图像去噪82 7.2.1 高斯混合模型去噪算法82 7.2.2 实验结果与分析84 7.3 基于剪切-双树复小波变换的SAR图像去噪86 7.3.1 软阈值去噪86 7.3.2 Lee滤波去噪87 7.3.3 K-奇异值分解88 7.3.4 基于剪切-双树复小波变换的SAR图像去噪算法89 7.3.5 实验结果与分析90 7.4 基于权重优化的广义非局部阈值的SAR图像去噪92 7.4.1 广义非局部均值算法92 7.4.2 基于权重优化的广义非局部阈值的SAR图像去噪算法94 7.4.3 实验结果与分析97 7.5 基于相似性验证与子块排序的NSST域的SAR图像去噪100 7.5.1 NSST域子块相似性验证101 7.5.2 基于相似性验证的子块排序去噪算法103 7.5.3 实验结果与分析106 第8章 基于稀疏表示和低秩矩阵分解的SAR图像去噪111 8.1 基于稀疏表示的Shearlet域的SAR图像去噪111 8.1.1 基于稀疏表示的去噪模型111 8.1.2 共轭梯度法求解去噪模型113 8.1.3 基于稀疏表示的SAR图像去噪114 8.1.4 实验结果与分析117 8.2 基于非局部先验性的稀疏域的SAR图像去噪123 8.2.1 非局部去噪模型123 8.2.2 相干斑噪声抑制模型124 8.2.3 交替算法求解模型125 8.2.4 实验结果与分析126 8.3 基于纹理强度和加权核范数 小化的SAR图像去噪129 8.3.1 噪声水平估计130 8.3.2 加权核范数 小化135 8.3.3 基于纹理强度和加权核范数 小化的SAR图像盲去噪算法136 8.3.4 实验结果与分析138 8.4 结合加权核范数 小化与灰色理论的SAR图像去噪141 8.4.1 灰色理论141 8.4.2 结合WNNM与灰色理论的相干斑噪声抑制142 8.4.3 实验结果与分析143 第9章 基于深度学习的SAR图像去噪150 9.1 基于CNN先验的图像降噪模型150 9.1.1 图像降噪模型150 9.1.2 CNN降噪器152 9.1.3 基于向导滤波的图像融合154 9.1.4 基于CNN先验和向导滤波的SAR图像去噪155 9.1.5 实验结果与分析157 9.2 基于FFDNet去噪模型的SAR图像盲去噪168 9.2.1 自然图像中的噪声和峰度的尺度不变性假设168 9.2.2 基于峰度的尺度不变性和分段平稳性的图像噪声水平估计169 9.2.3 噪声水平图174 9.2.4 网络结构175 9.2.5 SAR图像盲去噪算法176 9.2.6 实验结果与分析177 9.3 基于多尺度混合域的SAR图像去噪183 9.3.1 噪声抑制模型构造183 9.3.2 低频噪声抑制184 9.3.3 高频噪声抑制185 9.3.4 实验结果与分析188 第10章 基于移不变二维混合变换的机场雷达成像噪声抑制203 10.1 机场雷达图像去噪204 10.2 实验结果与分析205
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作者简介

刘帅奇 毕业于北京交通大学计算机与信息技术学院,获工学博士学位。曾赴加拿大渥太华大学做访问学者。现为河北大学教授、电子信息工程学院副院长、硕士研究生导师,河北省机器视觉技术创新中心副主任,CCF高级会员、CCF计算机视觉专委会执行委员,兵器装备工程学报青年编委、IJAMML期刊编委。研究方向为计算视觉与多维信号处理,主要涉及图像去噪、图像融合、边缘检测、医学影像处理和图像几何分离等研究领域。先后获评河北省燕赵英才、河北省高等学校青年拔尖人才、江海英才、新时代保定好青年、河北大学首届“学生*喜爱的教师”等荣誉称号。主持国家基金3项、省基金3项,参与国家级和省部级各类项目10余项。已发表和录用论文100多篇,其中包括70篇SCI检索期刊论文。出版图书3部,参与出版图书2部。

刘彤 毕业于河北大学电子信息工程学院,获工学硕士学位。现为河北大学助理研究员,研究方向为稀疏表示、深度学习和图像处理。近年来先后参与各类项目3项,发表论文2篇。
刘帅奇 毕业于北京交通大学计算机与信息技术学院,获工学博士学位。曾赴加拿大渥太华大学做访问学者。现为河北大学教授、电子信息工程学院副院长、硕士研究生导师,河北省机器视觉技术创新中心副主任,CCF高级会员、CCF计算机视觉专委会执行委员,兵器装备工程学报青年编委、IJAMML期刊编委。研究方向为计算视觉与多维信号处理,主要涉及图像去噪、图像融合、边缘检测、医学影像处理和图像几何分离等研究领域。先后获评河北省燕赵英才、河北省高等学校青年拔尖人才、江海英才、新时代保定好青年、河北大学首届“学生*喜爱的教师”等荣誉称号。主持国家基金3项、省基金3项,参与国家级和省部级各类项目10余项。已发表和录用论文100多篇,其中包括70篇SCI检索期刊论文。出版图书3部,参与出版图书2部。 刘彤 毕业于河北大学电子信息工程学院,获工学硕士学位。现为河北大学助理研究员,研究方向为稀疏表示、深度学习和图像处理。近年来先后参与各类项目3项,发表论文2篇。 赵淑欢 毕业于燕山大学信息科学与工程学院,获工学博士学位。现为河北大学讲师、通信与电子工程系主任、硕士生导师。研究方向为稀疏表示、人脸识别和图像处理与分析。参与国家基金1项、省基金2项。主持河北省教育厅项目1项、教Yu部产学合作协同育人项目1项。发表论文10余篇,其中包括7篇SCI检索论文。2017年获ACM秦皇岛优秀博士论文奖。 赵杰 毕业于河北工业大学电气工程学院,获工学博士学位。曾赴澳大利亚维多利亚大学做访问学者。现为河北大学二级教授、博士生导师、发展规划处处长,教yu部高等学校电子信息类教学指导委员会委员,河北省教学名师、人工智能学会副理事长、机器视觉技术创新中心主任,宝钢优秀教师。主持并承担多项国家自然科学基金、科技部重点研发项目等科研课题。主持并完成国家级虚拟仿真实验教学中心的建设。以**完成人获得河北省科技进步二等奖、河北省教学成果一等奖。发表学术论文100余篇,其中包括80余篇SCI和EI检索论文。出版学术著作和教材2部。

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