Early-exit optimization using mixed norm despeckling for SAR images
Yazarlar (3)
Doç. Dr. Caner ÖZCAN Karabük Üniversitesi, Türkiye
Baha Şen
Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Türkiye
Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Türkiye
Doç. Dr. Fatih Nar Uzay ve Savunma Teknolojileri (Sdt), 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.2015.7129944 | ||
| Kongre Adı | 23. IEEE SİNYAL İŞLEME ve İLETİŞİM UYGULAMALARI KURULTAYI | ||
| Kongre Tarihi | 16-05-2015 / 19-05-2015 | ||
| Basıldığı Ülke | Türkiye | Basıldığı Şehir | Malatya |
| Bildiri Linki | http://dx.doi.org/10.1109/siu.2015.7129944 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Görüntü İşleme
|
||
| Özet |
| Speckle noise which is inherent to Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging obstructs various image exploitation tasks such as edge detection, segmentation, change detection, and target recognition. Speckle reduction is generally used as a first step which has to smooth out homogeneous regions while preserving edges and point scatterers. In remote sensing applications, efficiency of computational load and memory consumption of despeckling must be improved for SAR images. In this paper, an early-exit total variation approach is proposed and this approach combines the l1-norm and the l2-norm in order to improve despeckling quality while keeping execution times of algorithm reasonably short. Speckle reduction performance, execution time and memory consumption are shown using spot mode SAR images. |
| Anahtar Kelimeler |
| CUDA | early-exit | GPU | optimization | speckle noise | Synthetic aperture radar |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| Web of Science | 1 |
| Scopus | 1 |
| Google Scholar | 1 |