近日，我校电子信息工程学院教师刘帅奇在遥感图像去噪研究方面取得重要进展，相关成果发表在遥感领域TOP期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上。合成孔径雷达图像去噪问题一直是遥感领域内广泛关注的问题之一，目前仍然存在诸多疑难问题有待解决，近期，刘帅奇副教授及其团队提出了混合域模式的相干噪声抑制方法，将合成孔径雷达图像稀疏性优点和卷积神经网络强大学习能力优势相结合，以便在有效抑制相干噪声的同时更好地保留图像细节信息，相关成果“SAR Speckle Removal Using Hybrid Frequency Modulations”以河北大学为第一单位发表于IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上，刘帅奇老师作为该论文的第一作者。
近年来，电子信息工程学院通信系教师刘帅奇副教授及其团队，深耕于合成孔径雷达图像去噪领域，利用稀疏表示、低秩矩阵和深度学习等工具进行问题求解及优化，逐步开展了基于连续循环平移理论的Shearlet域稀合成孔径雷达图像去噪方法研究、基于加权核范数最小化和灰度理论的合成孔径雷达图像去噪方法研究和基于深度学习的合成孔径雷达图像去噪方法研究。相关成果“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”均以河北大学为第一单位发表于遥感领域TOP期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上。
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing是IEEE遥感学会主办的地球科学与遥感领域高水平学术期刊。以上工作得到了国家自然科学基金、河北省自然科学基金、河北省高等学校青年拔尖项目等项目的资助。
论文链接：
https://ieeexplore.ieee.org/document/7857084
https://ieeexplore.ieee.org/document/8527651
https://ieeexplore.ieee.org/document/9170839
