Block Based Compressive Sensing for SAR Images by using Noiselet and Haar Wavelet
Publish place: International Conference on New Research Findings in Electrical Engineering and Computer Science
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 770
This Paper With 9 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
COMCONF01_477
تاریخ نمایه سازی: 8 آذر 1394
Abstract:
Compressive sensing (CS) is a new method for image sampling in contrast with well-known Nyquist sampling theorem. Sampling domain and sparse domain play important rule for perfect signal recovery in CS framework. In this paper, the performance of four recovery algorithms are compared according to visualevaluation and an image assessment parameter where noiselet and Gaussian used as the sampling domain and Fourier transform (FT), discrete Cosine transform (DCT) and Haar wavelet transform (WT) used as the sparse domain. Furthermore, for synthetic aperture radar (SAR) images, using noiselet and Gaussian are also evaluated. Due to the big size of SAR images and high computational expenses, the block-based adaptive sampling based on edge detection is used.
Keywords:
Compressive sensing (CS) , synthetic aperture radar (SAR) , Noiselets , Haar wavelet , blockbased adaptive sampling
Authors
Haybert Markarian
Electrical and Electronic Engineering Department, Islamic Azad University Tehran South Branch, Tehran, Iran.
Sedigheh Ghofrani
Electrical and Electronic Engineering Department, Islamic Azad University Tehran South Branch, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :