图像分辨率较高，可用于道路、桥梁、水域、城市目标的提取！ 注意：是星载SAR，机载的找不到，请看清下载 图像分辨率较高，可用于道路、桥梁、水域、城市目标的提取！ 注意：是星载SAR，机载的找不到，请看清下载

。本程序是经过验证，在工程应用上已经实现的。里面含C++源程序。本程序主要是基于SAR图像验证。最大互信息配准是目前研究较多,应用较广的一种基于像素灰度的配准方法。最大互信息配准程序并画出熵函数曲线。里面有注释,还有熵,联合熵,互信息法原理的说明

该文提出了一种比值距离像素相关性模型与相似像素选择的非局域SAR图像相干斑抑制算法。首先由两像素的联合概率密度函数得出了比值距离像素相关性模型,并按错误概率最小准则训练生成了不同情况下的像素相似性阈值表,然后进行非局域窗中像素的相似性计算,并用查表所得的像素相似性阈值进行非局域窗中相似像素的选择,最后用选中的像素进行当前像素真实后向散射系数的估计。对仿真与实测SAR图像的相干斑抑制实验显示,与其它现有非局域抑斑算法相比,该文方法不仅能最大程度地去除同质区域的噪声,而且可以对边缘纹理等细节区域进行很好地重构

图像分辨率较高，可用于道路、桥梁、水域、城市目标的提取！ 注意：是星载SAR，机载的找不到，请看清下载 图像分辨率较高，可用于道路、桥梁、水域、城市目标的提取！ 注意：是星载SAR，机载的找不到，请看清下载

sarimagematlab代码机场显着性 论文“多层抽象显着性用于 SAR 图像中的机场检测”的简单演示 用法 下载OpenCV 3.2.0 ，将 DLL 文件opencv\build\x64\vc14\bin\opencv_world320.dll到utils\文件夹。 运行Demo.m 。 引文 @article{liu2019multi, title={Multi-Layer Abstraction Saliency for Airport Detection in SAR Images}, author={Liu, Nengyuan and Cao, Zongjie and Cui, Zongyong and Pi, Yiming and Dang, Sihang}, journal={IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing}, volume={57}, number={12}, pages={9820--9831}, year={2019}, publisher={IEEE} } @article{liu2018

本代码可用于实现双边滤波处理极化SAR图像，具有很好的去噪效果

基于深度学习的目标检测技术在目标检测领域有强大的生命力,但是将其用于合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测时并没有达到预期的效果。提出了一种基于卷积神经网络的SAR图像舰船目标检测算法用来检测多场景下的多尺度舰船目标,在单发多盒探测器检测框架的基础上,使用性能更好的Darknet-53作为特征提取网络,加入更深层次的特征融合网络,生成语义信息更加丰富的新的特征预测图。同时在训练策略上使用了一种新的二分类损失函数来解决训练过程中难易样本失衡的问题。在扩展的公开SAR图像舰船数据集上进行验证实验,实验结果表明,所提方法对复杂场景下不同尺寸的舰船目标的检测展现出了良好的适应性。

本文档含有智能传感技术课件及每一章思维导图 课件由老师分享，导图作者制作 仅用于学习交流，不可商用 以下是章节目录 1 遥感技术概述 2 遥感技术基础 3 卫星遥感及影像 4 遥感图像处理基础 5 合成孔径雷达（SAR）遥感技术 6 合成孔径雷达（SAR）遥感图像处理 7 高光谱遥感技术 8 高光谱遥感影像处理

SAR图像具有与可见光和近红外遥感不同的图像特点,包括几何特点和色调特点,使得SAR的滤波方法的选择也有所不同

基于小波变换、contourlet变换、contourlet-小波变换+PCA算法实现SAR图像去噪matlab代码.pdf