20.500.12556/DKUM-86581-80416078-64b0-d96a-cdd0-8725e26234cd Odstranjevanje pegastega šuma iz slik SAR z uporabo globokega učenja magistrsko delo Despeckling of SAR image using deep learning 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. Despecklink process is inevitable in synthetic aperture radar (SAR) images processing. There are several different methods for removing speckled noise, but the Convolutional Neural Network (CNN) approach has proven to be a very effective method. With a simple CNN structure, a considerable amount of detail in the image is still lost. An encoder – decoder architecture was used to solve this problem. The model is trained using an approach based on a large amount of data, utilizing the gradient descent algorithm in combination with adaptive gain tuning for speckle removal and the total variation loss function. Experiments performed on real images show that this method achieves significant improvements compared to other methods. pegasti šum radar s sintetično odprtino konvolucijska nevronska mreža arhitektura kodirnik – dekodirnik descpeckling synthetic aperture radar convolutional neural network encoder – decoder architecture true true false [T. Habjanič] Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2023-12-18 08:52:48 2024-02-06 09:38:18 2024-03-23 03:14:34 0000-00-00 00:00:00 2023 0 Maribor 0 Maribor 1 spletni vir (1 datoteka PDF (X, 62 f.)) 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.85:[004.932:528.8.044.2](043.2) 189928707 MAG_Habjanic_Tadej_2024.pdf MAG_Habjanic_Tadej_2024.pdf 1 967906D700A47FFEBC33C7638B436F3A 1f4be022e072db98416b2d381def8252753b5ee2c9fdd0c322d6d570406ed36e bb39dda1-bead-11ee-aae6-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=175742 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0