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基于Poisson重建的极化SAR图像对比增强被引量：1: 2008年; 为了能够同时增强多类目标,提出一种基于Poisson重建的极化合成孔径雷达(SAR)图像对比增强方法。该方法对多类目标和对应的背景杂波分别进行广义相对最优极化增强(GOPCE),并得到相应的最优极化状态和特征系数;以此定义图像中各像素点的最优局部梯度,并在最小二乘准则下,根据局部梯度建立离散Poisson方程;通过快速Fourier变换求解该Poisson方程,得到最终的多目标增强图像。实验结果表明:利用极化SAR数据,使用该方法增强后的图像的直方图保持应有的峰值,且更加均衡,能够达到增强多类目标的效果,从而有利于目标检测等后续处理。; 邓启明陈亦伦张卫杰杨健; 关键词：图像处理极化

一种新的SAR图像分割方法及其在桥梁检测中的应用: 本文提出了一种新的SAR 图像区域分割方法。区域分割可以通过跟踪其轮廓线来完成，并建立了相应的贝叶斯跟踪框架。针对边界跟踪问题的非线性与SAR 图像噪声的非高斯性，我们采用基于蒙塔卡罗的粒子滤波算法实现贝叶斯意义上的最优...; 陈亦伦陈炯杨健; 关键词：合成孔径雷达 SAR图像粒子滤波桥梁检测; 文献传递

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陈亦伦