Huber–Markov Model for Complex SAR Image Restoration

Soccorsi M.; Gleich D.; Datcu M.

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Huber–Markov Model for Complex SAR Image Restoration

机译：复杂SAR图像复原的Huber-Markov模型

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This letter presents the despeckling of single-look complex (SLC) synthetic aperture radar (SAR) images using nonquadratic regularization. The objective function consists of an image model, a gradient, and a prior model. The Huber–Markov random field (HMRF) models the prior. A numerical solution is achieved through extensions of half-quadratic regularization methods using complex-valued SAR data. The proposed method using the HMRF prior together with nonquadratic regularization shows the superior results on SLC synthetic and actual SAR images.

机译：这封信介绍了使用非二次正则化处理的单视复数（SLC）合成孔径雷达（SAR）图像的散斑。目标函数由图像模型，渐变和先验模型组成。 Huber-Markov随机场（HMRF）对先验模型进行建模。通过扩展使用复数值SAR数据的半二次正则化方法，可以实现数值解。提出的使用HMRF先验和非二次正则化的方法在SLC合成和实际SAR图像上显示出了优异的结果。

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来源
《Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE》 |2010年第1期|P.63-67|共5页
作者
Soccorsi M.; Gleich D.; Datcu M.;
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作者单位

Institut fÃr Methodik der Fernerkundung, Deutsches Zentrum fÃr Luft- und Raumfahrt (DLR), Wessling, Germany;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Bayesian inference; regularization methods; speckle reduction; synthetic aperture radar (SAR);

机译：贝叶斯推理;正则化方法;斑点减少;合成孔径雷达（SAR）;

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