近日，我校電子信息工程學(xué)院教師劉帥奇在遙感圖像去噪研究方面取得重要進(jìn)展，相關(guān)成果發(fā)表在遙感領(lǐng)域TOP期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上。合成孔徑雷達(dá)圖像去噪問(wèn)題一直是遙感領(lǐng)域內(nèi)廣泛關(guān)注的問(wèn)題之一，目前仍然存在諸多疑難問(wèn)題有待解決，近期，劉帥奇副教授及其團(tuán)隊(duì)提出了混合域模式的相干噪聲抑制方法，將合成孔徑雷達(dá)圖像稀疏性?xún)?yōu)點(diǎn)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，以便在有效抑制相干噪聲的同時(shí)更好地保留圖像細(xì)節(jié)信息，相關(guān)成果“SAR Speckle Removal Using Hybrid Frequency Modulations”以河北大學(xué)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(lái)，電子信息工程學(xué)院通信系教師劉帥奇副教授及其團(tuán)隊(duì)，深耕于合成孔徑雷達(dá)圖像去噪領(lǐng)域，利用稀疏表示、低秩矩陣和深度學(xué)習(xí)等工具進(jìn)行問(wèn)題求解及優(yōu)化，逐步開(kāi)展了基于連續(xù)循環(huán)平移理論的Shearlet域稀合成孔徑雷達(dá)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(dá)圖像去噪方法研究和基于深度學(xué)習(xí)的合成孔徑雷達(dá)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(xué)為第一單位發(fā)表于遙感領(lǐng)域TOP期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上。

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing是IEEE遙感學(xué)會(huì)主辦的地球科學(xué)與遙感領(lǐng)域高水平學(xué)術(shù)期刊。以上工作得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、河北省自然科學(xué)基金、河北省高等學(xué)校青年拔尖項(xiàng)目等項(xiàng)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(xué)院、科學(xué)技術(shù)處供稿)