一种正则化图像特征增强中正则参数选择方法

发布时间：2017-11-03 00:12

  本文关键词：一种正则化图像特征增强中正则参数选择方法

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【摘要】：正则化图像特征增强算法能够在保持图像较高分辨力的情况下抑制散斑和旁瓣。选择合适的正则化参数对于正则化算法所形成图像的质量至关重要。本文应用推广到非二次型正则化情形的广义交叉验证(GCV)、稳健广义交叉验证(RGCV)和Stein无偏风险估计(SURE)方法研究正则参数选择策略,推导了特征增强正则化方法中GCV,RGCV和SURE函数的直接计算公式,并提出了修正特征项后快速求取正则解的算法以及一般的不动点迭代算法,从而实现了正则参数的自适应选择。数值仿真和实测数据处理结果均说明所提方法的有效性。
【作者单位】： 中国航天科工集团第二研究院北京无线电测量研究所;
【关键词】： 正则参数 广义交叉验证 鲁棒广义交叉验证 Stein无偏风险估计 特征增强
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61271417)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 作为一种高动态成像传感器设备,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)所提供的图像会遇到低分辨、散斑和旁瓣干扰等问题,从而严重影响了基于图像的目标检测与识别。?etin等[1]提出了一种基于特征增强的SAR正则化图像形成方法,这种方法是广泛运用的实值图像恢复与重构正

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 冯灿;肖亮;韦志辉;;压缩感知ISAR成像的全变差优化最小算法[J];太赫兹科学与电子信息学报;2013年05期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 李军;邢孟道;张磊;吴顺君;;一种高分辨的稀疏孔径ISAR成像方法[J];西安电子科技大学学报;2010年03期

2 梁美彦;曾邦泽;张存林;赵跃进;;频率步进太赫兹雷达的一维高分辨距离像[J];太赫兹科学与电子信息学报;2013年03期

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本文编号：1133780