| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 1 / 1
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Odstranjevanje pegastega šuma iz slik SAR z uporabo globokega učenja : magistrsko delo
Tadej Habjanič, 2023, master's thesis

Abstract: Postopek odstranjevanja pegastega šuma je neizogiben pri obdelavi slik z radarjem s sintetično odprtino (SAR). Obstaja več različnih metod za odstranjevanje pegastega šuma, vendar se je postopek s konvolucijsko nevronsko mrežo (CNN) izkazal kot zelo učinkovita metoda. Pri preprosti strukturi CNN se še vedno izgubi precejšnje število podrobnosti na sliki. Za rešitev tega problema je bila uporabljena arhitektura kodirnika – dekoderja. Model se uči s pristopom, ki temelji na veliki količini podatkov, z uporabo algoritma gradientnega spuščanja s kombinacijo spreminjanja ojačanja pri odstranjevanju šuma in funkcije izgube celotne variacije. Poskusi, izvedeni na realnih slikah, kažejo, da ta metoda dosega pomembne izboljšave v primerjavi z ostalimi metodami.
Keywords: pegasti šum, radar s sintetično odprtino, konvolucijska nevronska mreža, arhitektura kodirnik – dekodirnik
Published in DKUM: 06.02.2024; Views: 274; Downloads: 25
.pdf Full text (12,83 MB)

Search done in 0.05 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica