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Efficient Directional Gaussian Smoothers

机译：高效定向高斯平滑器

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Linear and nonlinear filters, including morphological operators, play a significant role in the processing of remote sensing imagery. In particular, smoothing filters have been extensively used for noise removal and image restoration. In applications where linear and shift-invariant filters can be effectively employed, filtering is computationally efficient if implemented in transform domains. Nevertheless, in remote sensing applications, it is essential that smoothing filters be capable of handling missing and erroneous data without loss of information. In such cases, filtering requires the involvement of logical operations in order to determine which pixels should be used for processing, and thus takes the form of a nonlinear operator. Hence, transform-based methods cannot be used. Still, in applications where large volumes of data need to be processed, it is greatly desired that fast filtering algorithms are used. This letter introduces a computationally efficient spatial-domain-based implementation which is partially separable and steerable. The technique is general, and its efficiency has been demonstrated on weather radar data. It is shown that the proposed filtering approach is significantly faster compared to a recently introduced separable filter implementation.
机译：线性和非线性滤波器（包括形态算子）在遥感图像处理中起着重要作用。特别地，平滑滤波器已广泛用于噪声去除和图像恢复。在可以有效地使用线性和不变位移滤波器的应用中，如果在变换域中实现，则滤波在计算上是有效的。然而，在遥感应用中，至关重要的是，平滑滤波器能够处理丢失和错误的数据而不会丢失信息。在这种情况下，滤波需要逻辑运算的参与才能确定应使用哪些像素进行处理，因此采用非线性运算符的形式。因此，不能使用基于变换的方法。尽管如此，在需要处理大量数据的应用中，仍然非常需要使用快速过滤算法。这封信介绍了一种计算有效的基于空间域的实现，该实现是部分可分离和可操纵的。该技术是通用的，其效率已在气象雷达数据上得到证明。结果表明，与最近推出的可分离滤波器实现相比，提出的滤波方法明显更快。

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