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Performance · 稀疏 · 3D · Boosting（一种模型训练加速方式） · Better ·
2022 年 7 月 7 日
Shadow-Background-Noise 3D Spatial Decomposition Using Sparse Low-Rank Gaussian Properties for Video-SAR Moving Target Shadow Enhancement
翻译：用于视频SAR 移动目标阴影增强的微缩低兰克高斯属性
Tianwen Zhang,Xiaoling Zhang,Zhenyu Yang,Xu Zhan,Jinyu Bao
Tianwen Zhang,Xiaoling Zhang,Zhenyu Yang,Xu Zhan,Jinyu Bao

Moving target shadows among video synthetic aperture radar (Video-SAR) images are always interfered by low scattering backgrounds and cluttered noises, causing poor moving target shadow detection-tracking performance. To solve this problem, this letter proposes a shadow-background-noise 3D spatial de-composition method named SBN-3D-SD to boost shadow saliency for better Video-SAR moving target shadow detection-tracking performance.


翻译：视频合成孔径雷达(Video-SAR)图像中移动的目标阴影总是受到分散背景和杂乱噪音的干扰,造成移动目标影子探测跟踪性能差。为解决这一问题,本信建议采用名为SBN-3D-SD的影子后地噪音3D空间分解法,以提升影子显著性,促进更好的视频合成孔径雷达移动目标影子探测性能。
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