Deep Multi-Scale Recurrent Network for Synthetic Aperture Radar Images Despeckling
Deep Multi-Scale Recurrent Network for Synthetic Aperture Radar Images Despeckling
复制标题
用于合成孔径雷达图像去斑的深度多尺度循环网络
DOI：
10.3390/rs11212462
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发表时间：
2019-10
期刊：
影响因子：
5
通讯作者：
Xiaoling Zhang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yuanyuan Zhou;Jun Shi;Xiaqing Yang;Chen Wang;Durga Kumar;Shunjun Wei;Xiaoling Zhang
由于相干斑的存在，许多标准的光学图像处理方法，如分类、分割、配准等，都局限于合成孔径雷达(SAR)图像。在这项工作中，一个端到端的深度多尺度递归网络
For the existence of speckles, many standard optical image processing methods, such as classification, segmentation, and registration, are restricted to synthetic aperture radar (SAR) images. In this work, an end-to-end deep multi-scale recurrent network
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DOI：
10.1007/978-3-540-72823-8_45
发表时间：
2007-05
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Charles Kervrann;J. Boulanger;P. Coupé
通讯作者：
Charles Kervrann;J. Boulanger;P. Coupé
DOI：
10.1109/tgrs.2011.2161586
发表时间：
2012-02-01
影响因子：
8.2
作者：
Parrilli, Sara;Poderico, Mariana;Verdoliva, Luisa
通讯作者：
Verdoliva, Luisa
DOI：
--
发表时间：
2016-03
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
Vincent Dumoulin;Francesco Visin
通讯作者：
Vincent Dumoulin;Francesco Visin
固定加速度多通道机动 SAR 地面移动目标二维速度估计和重聚焦
影响因子：
3.9
作者：
Tang Xinxin;Zhang Xiaoling;Shi Jun;Wei Shunjun;Tian Bokun
通讯作者：
Tian Bokun
DOI：
10.3390/rs11111340
发表时间：
2019-06
期刊：
Remote. Sens.
影响因子：
--
作者：
Mete Ahishali;S. Kiranyaz;T. Ince;M. Gabbouj
通讯作者：
Mete Ahishali;S. Kiranyaz;T. Ince;M. Gabbouj