-
1Academic Journal
Συγγραφείς: Sliusarchuk, O. O.
Πηγή: Visnyk NTUU KPI Seriia-Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia; 77; 60-65
Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування; 77; 60-65
Вестник НТУУ" КПИ ". Серия радиотехника Радиоаппаратостроение; 77; 60-65Θεματικοί όροι: радiолокацiя, синтезована апертура, надвисоке розрізнення, формування плоского фронту хвилi, параметри фільтрів, шляхова дальність, смуга спостереження, смуга пропускання, смуга непропускання, radiolocation, synthesized aperture, ultra-high resolution, formation of a plane wave front, filter parameters, range, track band, bandwidth, non-bandwidth band, 621.396.67:372.542, радиолокация, синтезированная апертура, сверхвысокое разрешение, параметры фильтров, путевая дальность, полоса наблюдения, полоса пропускания, полоса непропускания, формирование плоского фронта волны
Περιγραφή αρχείου: application/pdf
-
2Academic Journal
Συγγραφείς: A. A. Tuzova, V. A. Pavlov, A. A. Belov, А. А. Тузова, В. А. Павлов, А. А. Белов
Πηγή: Journal of the Russian Universities. Radioelectronics; Том 24, № 4 (2021); 6-18 ; Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника; Том 24, № 4 (2021); 6-18 ; 2658-4794 ; 1993-8985
Θεματικοί όροι: параметры фильтров, radar image, speckle noise, speckle noise filtering, filter parameters, радиолокационное изображение, спекл-шум, фильтрация спекл-шума
Περιγραφή αρχείου: application/pdf
Relation: https://re.eltech.ru/jour/article/view/537/550; Тузова А. А., Павлов В. А., Белов А. А. Применение платформы Jetson TX1 для реализации алгоритмов формирования радиолокационных изображений радиолокатора с синтезированной апертурой // Неделя науки СПбПУ 2019: материалы науч. конф. с международным участием. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2019. С. 26-29.; Pavlov V. A., Belov A. A., Tuzova A. A. Implementation of Synthetic Aperture Radar Processing Algorithms on the Jetson TX1 Platform // IEEE Intern. Conf. on Electrical Engineering and Photonics (EExPolytech), St Petersburg, 2019. P. 90-93. doi:10.1109/EExPolytech.2019.8906850; Волков В. Ю. Адаптивное выделение мелких объектов на цифровых изображениях // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. 2017. № 1. С. 17-28.; Fursov V., Zherdev D., Kazanskiy N. Support subspaces method for synthetic aperture radar automatic target recognition // Intern. J. of Advanced Robotic Systems. 2016. Vol. 13, iss. 5. P. 1-11. doi:10.1177/1729881416664848; Domg Y., Milne A. K., Forster B. C. Toward edge sharpening: a SAR speckle filtering algorithm // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Apr. 2001. Vol. 39, № 4. P. 851-863. doi:10.1109/36.917910; Yongjian Yu., Acton S. T. Speckle reducing anisotropic diffusion // IEEE Transactions on Image Processing. 2002. Vol. 11, № 11. P. 1260-1270. doi:10.1109/TIP.2002.804276; A New Image Quality Index for Objectively Evaluating Despeckling Filtering in SAR Images / L. Gomez, M. E. Buemi, J. C. Jacobo-Berlles, M. E. Mejail // IEEE J. of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2016. Vol. 9, № 3. P. 1297-1307. doi:10.1109/JSTARS.2015.2465167; Speckle Reduction of Reconstructions of Digital Holograms Using Gamma-Correction and Filtering / X. Huang, Z. Jia, J. Zhou, J. Yang, N. Kasabov // IEEE Access. 2018. Vol. 6. P. 5227-5235. doi:10.1109/ACCESS.2017.2751540; Старовойтов В. В. Методика выбора фильтра для сглаживания спекл-шума радарных изображений с синтезированной апертурой // Информатика. 2015. № 2. Р. 5-11.; Исследование методов удаления спекл-шумов на ультразвуковых изображениях / А. Бобкова, С. Поршнев, В. Зюзин, В. Бобков // The 23rd Intern. Conf. on Computer Graphics and Vision, Vladivostok, Sept. 2013. P. 244-246.; Touzi R. A review of speckle filtering in the context of estimation theory // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2002. Vol. 40, iss. 11. P. 2392-2404. doi:10.1109/TGRS.2002.803727; Aja-Fernandez S., Alberola-Lopez C. On the estimation of the coefficient of variation for anisotropic diffusion speckle filtering // IEEE Transactions on Image Processing. 2006. Vol. 15, № 9. P. 2694-2701. doi:10.1109/TIP.2006.877360; Oriented Speckle Reducing Anisotropic Diffusion / K. Krissian, C. Westin, R. Kikinis, K. G. Vosburgh // IEEE Transactions on Image Processing. 2007. Vol. 16, № 5. P. 1412-1424. doi:10.1109/TIP.2007.891803; Improved Sigma Filter for Speckle Filtering of SAR Imagery / Jong-Sen Lee, Jen-Hung Wen, T. L. Ainsworth, Kun-Shan Chen, A. J. Chen // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2009. Vol. 47, № 1. P. 202-213. doi:10.1109/TGRS.2008.2002881; FPGA-Based Adaptive Speckle Suppression Filter for Underwater Imaging Sonar / S. Karabchevsky, D. Kahana, O. Ben-Harush, H. Guterman // IEEE J. of Oceanic Engineering. 2011. Vol. 36, № 4. P. 646-657. doi:10.1109/JOE.2011.2157729; Spatial filtering strategies on deforestation detection using SAR image textures / X. Dong, D. Zhang, K. Cui, C. Hu, X. Lv // CIE Intern. Conf. on Radar (RADAR), Guangzhou, China, 2016. P. 1-4. doi:10.1109/RADAR.2016.8059472; Anisotropic Diffusion Filter With Memory Based on Speckle Statistics for Ultrasound Images / G. RamosLlordén, G. Vegas-Sánchez-Ferrero, M. Martin-Fernandez, C. Alberola-López, S. Aja-Fernández // IEEE Transactions on Image Processing. 2015. Vol. 24, № 1. P. 345-358. doi:10.1109/TIP.2014.2371244; Paul A., Mukherjee D. P., Acton S. T. Speckle Removal Using Diffusion Potential for Optical Coherence Tomography Images // IEEE J Biomed Health Inform. 2019. Vol. 23, iss. 1. P. 264-272. doi:10.1109/JBHI.2018.2791624; Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital Image Processing. 2nd ed. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., USA, New Jersey 07458, 2001. 191 p.; Lee Jong-Sen Digital Image Enhancement and Noise Filtering by Use of Local Statistics // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1980. Vol. PAMI-2, № 2. P. 165-168. doi:10.1109/TPAMI.1980.4766994; A Model for Radar Images and Its Application to Adaptive Digital Filtering of Multiplicative Noise / V. S. Frost, J. A. Stiles, K. S. Shanmugan, J. C. Holtzman // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1982. Vol. PAMI-4, № 2. P. 157-166. doi:10.1109/TPAMI.1982.4767223; Adaptive restoration of images with speckle / D. Kuan, A. Sawchuk, T. Strand, P. Chavel // IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing. 1987. Vol. 35, № 3. P. 373-383. doi:10.1109/TASSP.1987.1165131; Tomasi C., Manduchi R. Bilateral filtering for gray and color images // Sixth Intern. Conf. on Computer Vision (IEEE Cat. No.98CH36271), Bombay, India, 1998. P. 839-846. doi:10.1109/ICCV.1998.710815; Structure detection and statistical adaptive speckle filtering in SAR images / A. Lopes, E. Nezry, R. Touzi, H. Laur // Intern. J. of Remote Sensing. 1993. Vol. 14, iss. 9. P. 1735-1758. doi:10.1080/01431169308953999; Perona P., Malik J. Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1990. Vol. 12, iss. 7. P. 629-639. doi:10.1109/34.56205; Image quality assessment: From error visibility to structural similarity / Z. Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh, E. P. Simoncelli // IEEE Transactions on Image Processing. 2004. Vol. 13, iss. 4. P. 600–612. doi:10.1109/TIP.2003.819861; Wang Z., Bovik A. C. A universal image quality index // IEEE Signal Processing Lett. 2002. Vol. 9, iss. 3. P. 81–84. doi:10.1109/97.995823; Gradient magnitude similarity deviation: A highly efficient perceptual image quality index / W. Xue, L. Zhang, X. Mou, A. C. Bovik // IEEE Transactions on Image Processing. 2014. Vol. 23, iss. 2. P. 684–695. doi:10.1109/TIP.2013.2293423; Comparison of Image Quality Assessment Metrics for Evaluation of Performance of Anisotropic Diffusion Filter for SAR Images / A. A. Tuzova, V. A. Pavlov, A. A. Belov, S. V. Volvenko // IEEE Intern. Conf. on Electrical Engineering and Photonics (EExPolytech), St Petersburg, 2020. P. 176-179. doi:10.1109/EExPolytech50912.2020.9243957; Methods for Blind Estimation of Speckle Variance in SAR Images: Simulation Results and Verification for Real-Life Data / S. Abramov, V. Abramova, V. Lukin, N. Ponomarenko, B. Vozel, K. Chehdi, K. Egiazarian, Ja. Astol // Computational and Numerical Simulations. 2014. Ch. 24. P. 303-327. doi:10.5772/57040; Choi H., Jeong J. Speckle noise reduction technique for SAR images using statistical characteristics of speckle noise and discrete wavelet transform // Remote Sensing, 2019. Vol. 11, iss. 1184. P. 1-27. doi:10.3390/rs11101184; Xie Hua, Pierce L. E., Ulaby F. T. Statistical properties of logarithmically transformed speckle // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2002. Vol. 40, iss. 3. P. 721-727. doi:10.1109/TGRS.2002.1000333; Singh P., Pandey R. Speckle noise: Modelling and implementation // Intern. J. of Circuit Theory and Applications. 2016. Vol. 9, iss. 17. P. 8717–8727.; Herman C., Lehmann E. L. The use of maximum likelihood estimates in χ2 tests for goodness of fit // Ann. Math. Statist. 1954. Vol. 25, iss. 3. P. 579-586. doi:10.1214/aoms/1177728726; Pearson K. On the criterion that a given system of deviations from theprobable in the case of a correlated system of variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from random sampling // Breakthroughs in Statistics: Methodology and Distribution / eds. S. Kotz, N. L. Johnson. New York: Springer New York, 1992. P. 11–28. doi:10.1007/978-1-4612-4380-9_2; Belov A. A., Pavlov V. A., Tuzova A. A. A Method of Finding Optimal Parameters of Speckle Noise Reduction Filters // Internet of Things, Smart Spaces and Next Generation Networks and Systems, Springer Intern. Publishing, 2020. P. 133-141. doi:10.1007/978-3-030-65729-1_12; Тузова А. А. Проект по поиску оптимальных параметров фильтров спекл-шума. Файл FilteringSpeckleNoise_main_script.m. URL: https://github.com/AnnaTuzova/Speckle-noise-project (дата обращения 25.04.2021); https://re.eltech.ru/jour/article/view/537
-
3Academic Journal
Συγγραφείς: Бердышев, В. П., Копылов, Н. В., Berdyshev, Valery P., Kopylov, Nikita V.
Θεματικοί όροι: электромагнитная совместимость, радиоэлектронные средства, полосно-пропускающий фильтр, полоса заграждения, полоса пропускания, трехступенчатые резонаторы, перепад волновых сопротивлений, разнос частот паразитных полос пропускания, допуска на параметры фильтров, натурный эксперимент, electromagnetic compatibility, radio electronic means, bandpass filter, stopband, passband, three-stage resonators, wave impedance drop, frequency spacing of parasitic passbands, filter parameters tolerance, field experiment
Relation: Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies 2023; Журнал Сибирского федерального университета. 2023 16 (7); HXUATR
Διαθεσιμότητα: https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/151839
-
4Academic Journal
Συγγραφείς: Бердышев, В. П., Журавлев, А. В., Егоров, М. А., Копылов, Н. В., Копылов, В. А., Лой, В. В., Berdyshev, Valery P., Zhuravlev, Andrey V., Egorov, Mikhail А., Kopylov, Nikita V., Kopylov, Vladimir A., Loy, Vitaly V.
Θεματικοί όροι: электромагнитная совместимость, радиоэлектронные средства, полосно-пропускающий фильтр, полоса заграждения, полоса пропускания, трехступенчатые резонаторы, перепад волновых сопротивлений, разнос частот паразитных полос пропускания, допуск на параметры фильтров, натурный эксперимент, electromagnetic compatibility, radio electronic means, bandpass filter, stopband, passband, three-stage resonators, wave impedance drop, frequency spacing of parasitic passbands, filter parameters tolerance, field experiment
Relation: Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies 2021 14(3)