Passer à la navigation principale Passer à la recherche Passer au contenu principal

From Patches to Deep Learning: Combining Self-Similarity and Neural Networks for Sar Image Despeckling

  • University of Lyon
  • CNRS
  • Université Paris-Saclay

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

Speckle reduction has benefited from the recent progress in image processing, in particular patch-based non-local filtering and deep learning techniques. These two families of methods offer complementary characteristics but have not yet been combined. We explore strategies to make the most of each approach.

langue originaleAnglais
titre2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2019 - Proceedings
EditeurInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Pages5113-5116
Nombre de pages4
ISBN (Electronique)9781538691540
Les DOIs
étatPublié - 1 juil. 2019
Modification externeOui
Evénement39th IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2019 - Yokohama, Japon
Durée: 28 juil. 20192 août 2019

Série de publications

NomInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)

Une conférence

Une conférence39th IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2019
Pays/TerritoireJapon
La villeYokohama
période28/07/192/08/19

Empreinte digitale

Examiner les sujets de recherche de « From Patches to Deep Learning: Combining Self-Similarity and Neural Networks for Sar Image Despeckling ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

Contient cette citation