Sparsity-driven despeckling method with low memory usage
Yazarlar (3)
Doç. Dr. Caner ÖZCAN Karabük Üniversitesi, Türkiye
Şen Baha
Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Türkiye
Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Türkiye
Fatih Nar Konya Gıda ve Tarım Üniversitesi, Türkiye
| Bildiri Türü | Tebliğ/Bildiri | Bildiri Dili | Türkçe |
| Bildiri Alt Türü | Tam Metin Olarak Yayınlanan Tebliğ (Ulusal Kongre/Sempozyum) | ||
| Bildiri Niteliği | Web of Science Kapsamındaki Kongre/Sempozyum | ||
| DOI Numarası | 10.1109/SIU.2016.7495993 | ||
| Kongre Adı | 24. IEEE SİNYAL İŞLEME ve İLETİŞİM UYGULAMALARI KURULTAYI | ||
| Kongre Tarihi | 16-05-2016 / 19-05-2016 | ||
| Basıldığı Ülke | Türkiye | Basıldığı Şehir | Zonguldak |
| Bildiri Linki | http://dx.doi.org/10.1109/siu.2016.7495993 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Görüntü İşleme
|
||
| Özet |
| Speckle noise which is inherent to Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging makes it difficult to detect targets and recognize spatial patterns on earth. Thus, despeckling is critical and used as a preprocessing step for smoothing homogeneous regions while preserving features such as edges and point scatterers. In this study, a low-memory version of the previously proposed sparsity-driven despeckling (SDD) method is proposed. All steps of the method are parallelized using OpenMP on CPU and CUDA on GPU. Execution time and despeckling performance are shown using real-world SAR images. |
| Anahtar Kelimeler |
| CUDA | parallel programming | speckle noise | synthetic aperture radar | total variation |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| Web of Science | 3 |
| Google Scholar | 1 |