研究目的
研究合成孔径雷达（SAR）图像对一致但局部自适应增强技术的需求，提出一种基于强度图像的多尺度、多方向多视处理新方法。
研究成果
基于Schmittlet的图像增强技术在所有类别中均优于标准滤波方法，为空间模式分析、场景特征描述和土地覆盖分类提供了极其显著的信息源。目前关于Schmittlet的研究包括多SAR图像增强、土地覆盖分类和目标检测。
研究不足
该研究仅关注强度图像，且适用于任意数量的图像层。施密特指数层对自动化图像解译的附加价值有待进一步研究。
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一种基于电光采样的毫米波上变频器相位校准方法
DOI：10.1109/LPT.2020.2971255
期刊：IEEE Photonics Technology Letters
出版年份：2020
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
随着合成孔径雷达图像空间分辨率的稳步提升，对一致且局部自适应的图像增强需求显著增长。大量研究已表明，能够根据目标尺寸局部调整平滑程度的自适应多视处理优于统一多视处理。本研究提出一种仅基于强度图像（但适用于任意数量图层）的新型多尺度多方向多视方法——通过双曲函数推导出不同尺度与方向（命名为Schmittlets）的二维圆形及椭圆形滤波核集。原始强度图像被转换至Schmittlet系数域，其中每个系数表征图像中类Schmittlet结构的存在程度。基于扰动噪声模型评估其显著性后，选取最佳匹配Schmittlets进行图像重建。该方法一方面利用指示局部最优Schmittlets的索引图实现多极化、多时相或多频段等后续图层的一致性增强，另一方面为后续图像分析提供空间模式的最佳描述。最终验证通过三个分辨率层级上的四个测试区，证明Schmittlets在六类指标（平均强度保持、等效视数、边缘及局部曲率的方向与强度保持）上优于六种当代斑点抑制技术。虽然Schmittlet索引层对自动图像解译的附加价值显而易见，仍需进一步研究验证。
作者：
Andreas Schmitt
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