近日，我校電子信息工程學院教師劉帥奇在遙感圖像去噪研究方面取得重要進展，相關(guān)成果發(fā)表在遙感領域TOP期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上。合成孔徑雷達圖像去噪問題一直是遙感領域內(nèi)廣泛關(guān)注的問題之一，目前仍然存在諸多疑難問題有待解決，近期，劉帥奇副教授及其團隊提出了混合域模式的相干噪聲抑制方法，將合成孔徑雷達圖像稀疏性優(yōu)點和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡強大學習能力優(yōu)勢相結(jié)合，以便在有效抑制相干噪聲的同時更好地保留圖像細節(jié)信息，相關(guān)成果“SAR Speckle Removal Using Hybrid Frequency Modulations”以河北大學為第一單位發(fā)表于IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上，劉帥奇老師作為該論文的第一作者。

近年來，電子信息工程學院通信系教師劉帥奇副教授及其團隊，深耕于合成孔徑雷達圖像去噪領域，利用稀疏表示、低秩矩陣和深度學習等工具進行問題求解及優(yōu)化，逐步開展了基于連續(xù)循環(huán)平移理論的Shearlet域稀合成孔徑雷達圖像去噪方法研究、基于加權(quán)核范數(shù)最小化和灰度理論的合成孔徑雷達圖像去噪方法研究和基于深度學習的合成孔徑雷達圖像去噪方法研究。相關(guān)成果“SAR Image Denoising via Sparse Representation in Shearlet Domain Based on Continuous Cycle Spinning”和“Speckle Suppression Based on Weighted Nuclear Norm Minimization and Grey Theory”均以河北大學為第一單位發(fā)表于遙感領域TOP期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上。

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing是IEEE遙感學會主辦的地球科學與遙感領域高水平學術(shù)期刊。以上工作得到了國家自然科學基金、河北省自然科學基金、河北省高等學校青年拔尖項目等項目的資助。

論文鏈接：

https://ieeexplore.ieee.org/document/7857084

https://ieeexplore.ieee.org/document/8527651

https://ieeexplore.ieee.org/document/9170839

(電子信息工程學院、科學技術(shù)處供稿)