卷积神经网络和深度置信网络在SAR影像冰水分类的性能评估

目的 海冰分类是海冰监测的主要任务之一。目前基于合成孔径雷达SAR影像的海冰分类方法分为两类：一类是基于海冰物理特性与SAR成像特征等进行分类,这需要一定的专业背景;另一类基于传统的图像特征分类,需要人为设计特征,受限于先验知识。近年来深度学习在图像分类和目标识别方面取得了巨大的成功,为了提高海冰分类精度及海冰分类速度,本文尝试将卷积神经网络（CNN）和深度置信网络（DBN）用于海冰的冰水分类,评估不同类型深度学习模型在SAR影像海冰分类方面的性能及其影响因素。方法 首先根据加拿大海冰服务局（CIS）的冰蛋图构建海冰的冰水数据集;然后设计卷积神经网络和深度置信网络的网络架构;最后评估两种模型在不同训练样本尺寸、不同数据集大小和网络层数、不同冰水比例的测试影像以及不同中值滤波窗口的分类性能。结果 两种模型的总体分类准确率达到93%以上,Kappa系数0.8以上,根据分类结果得到的海冰区域密集度与CIS的冰蛋图海冰密集度数据一致。海冰的训练样本尺寸对分类结果影响显著,而训练集大小以及网络层数的影响较小。在本文的实验条件下,CNN和DBN网络的最佳分类样本尺寸分别是16×16像素和32×32像素。结论 利用CNN和DBN模型对SAR影像海冰冰水分类,并进行性能分析。发现深度学习模型用于SAR影像海冰分类具有潜力,与现有的海冰解译图的制作流程和信息量相比,基于深度学习模型的SAR影像海冰分类可以提供更加详细的海冰地理分布信息,并且减小时间和资源成本。     

选择性卷积特征融合的花卉图像分类

目的 针对花卉图像标注样本缺乏、标注成本高、传统基于深度学习的细粒度图像分类方法无法较好地定位花卉目标区域等问题,提出一种基于选择性深度卷积特征融合的无监督花卉图像分类方法。方法 构建基于选择性深度卷积特征融合的花卉图像分类网络。首先运用保持长宽比的尺寸归一化方法对花卉图像进行预处理,使得图像的尺寸相同,且目标不变形、不丢失图像细节信息;之后运用由ImageNet预训练好的深度卷积神经网络VGG-16模型对预处理的花卉图像进行特征学习,根据特征图的响应值分布选取有效的深度卷积特征,并将多层深度卷积特征进行融合;最后运用softmax分类层进行分类。结果 在Oxford 102 Flowers数据集上做了对比实验,将本文方法与传统的基于深度学习模型的花卉图像分类方法进行对比,本文方法的分类准确率达85.55%,较深度学习模型Xception高27.67%。结论 提出了基于选择性卷积特征融合的花卉图像分类方法,该方法采用无监督的方式定位花卉图像中的显著区域,去除了背景和噪声部分对花卉目标的干扰,提高了花卉图像分类的准确率,适用于处理缺乏带标注的样本时的花卉图像分类问题。     

糖尿病性视网膜图像的深度学习分类方法

目的 糖尿病性视网膜病变（DR）是目前比较严重的一种致盲眼病,因此,对糖尿病性视网膜病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工分类视网膜图像的方法存在判别性特征提取困难、分类性能差、耗时费力且很难得到客观统一的医疗诊断等问题,为此,提出一种基于卷积神经网络和分类器的视网膜病理图像自动分类系统。方法 首先,结合现有的视网膜图像的特点,对图像进行去噪、数据扩增、归一化等预处理操作;其次,在AlexNet网络的基础上,在网络的每一个卷积层和全连接层前引入一个批归一化层,得到一个网络层次更复杂的深度卷积神经网络BNnet。BNnet网络用于视网膜图像的特征提取网络,对其训练时采用迁移学习的策略利用ILSVRC2012数据集对BNnet网络进行预训练,再将训练得到的模型迁移到视网膜图像上再学习,提取用于视网膜分类的深度特征;最后,将提取的特征输入一个由全连接层组成的深度分类器将视网膜图像分为正常的视网膜图像、轻微病变的视网膜图像、中度病变的视网膜图像等5类。结果 实验结果表明,本文方法的分类准确率可达0.93,优于传统的直接训练方法,且具有较好的鲁棒性和泛化性。结论 本文提出的视网膜病理图像分类框架有效地避免了人工特征提取和图像分类的局限性,同时也解决了样本数据不足而导致的过拟合问题。     

改进型DeepLab的极化SAR果园分类

目的 针对农作物种植趋向集中化、机械化和庄园化的现状,高分辨率遥感影像精准识别技术已广泛应用于农作物分类。研究表明,采用先进的深度学习算法挖掘高分辨率农作物影像信息,有利于高效地分析农作物长势和参量预测,为此,提出一种改进型深度神经网络（DeepLab）的高分辨率果园遥感图像分割算法。方法 首先提取原始数据的极化特征和基于相干/非相干分解的特征组成高维特征空间,然后选用流行学习降维方式获得最优3通道特征向量构成伪彩图,利用深度可分离网络（xception）、空洞卷积网络（atrous convolution）、多孔空间金字塔（ASPP）和上采样（upsample）搭建DeepLab的编码解码过程（encoder-decoder）,最后将伪彩训练集和标签导入搭建的DeepLab进行训练并保存模型,利用模型对目标数据进行有效分类。结果 利用本算法对中国海南某地的Ⅰ期芒果、Ⅱ期芒果、Ⅲ期芒果、槟榔、龙眼5类水果进行分类,针对不同时期的同一种水果分类错误率下降了8%左右,相比传统的果园分类算法,本算法的kappa系数提高了约0.1,总体分类精度（OA）也有一定程度的提高。结论 本算法在保证不同类别水果分类准确率的基础上,提高了不同时期的同一类水果的分类准确率,在一定程度上提高了农作物长势分析的准确性,保证了高分辨率果园数据分析的可靠性。     

面向人脸年龄估计的深度融合神经网络

目的 为了提高人脸图像年龄估计的精度,提出一种端对端可训练的深度神经网络模型来进行人脸年龄估计。方法 该网络模型由多个卷积神经网络（CNN）和一个深度置信网络（DBN）堆叠而成,称为深度融合网络（DFN）。首先使用多个并联的CNN提取人脸图像多个区域的外观特征,将得到的特征进行串接输入一个DBN网络进行非线性融合。为了实现DFN的端到端的整体训练,提出一种逐网络迭代训练（INWT）的机制。为了降低过拟合效应,那些对应人脸局部图像的CNN经过多次迭代迁移学习实现面向人脸年龄估计任务的训练。完成对DFN中所有CNN和DBN的预训练后,再进行全网络端到端的整体精调。结果 在两个人脸年龄图像库MORPHⅡ和FG-NET上对本文方法进行测试,实验结果显示基于DFN的人脸年龄估计方法能在两个人脸图像库中分别取得平均绝对误差（MAE）等于3.42和4.14的估计精度,与目前主流的年龄估计算法,如基于浅层学习的CA-SVR方法（两个数据库上取得的MAE分别等于5.88和4.75）,基于深度学习的DeepRank+方法（MORPHⅡ数据库上取得的MAE为3.49）和Deep-CS-LBMFL方法（FG-NET数据库上取得的MAE为4.22）等相比,估计精确度明显提高。结论 本文提出基于深度融合网络的人脸年龄估计方法与当前大部分基于深度神经网络的主流算法相比具有明显的优势。     

面向SAR目标识别的深度卷积神经网络结构设计

目的 针对用于SAR （synthetic aperture radar） 目标识别的深度卷积神经网络模型结构的优化设计难题,在分析卷积核宽度对分类性能影响基础上,设计了一种适用于SAR目标识别的深度卷积神经网络结构。方法 首先基于二维随机卷积特征和具有单个隐层的神经网络模型-超限学习机分析了卷积核宽度对SAR图像目标分类性能的影响;然后,基于上述分析结果,在实现空间特征提取的卷积层中采用多个具有不同宽度的卷积核提取目标的多尺度局部特征,设计了一种适用于SAR图像目标识别的深度模型结构;最后,在对MSTAR （moving and stationary target acquisition and recognition） 数据集中的训练样本进行样本扩充基础上,设定了深度模型训练的超参数,进行了深度模型参数训练与分类性能验证。结果 实验结果表明,对于具有较强相干斑噪声的SAR图像而言,采用宽度更大的卷积核能够提取目标的局部特征,提出的模型因能从输入图像提取目标的多尺度局部特征,对于10类目标的分类结果（包含非变形目标和变形目标两种情况）接近或优于已知文献的最优分类结果,目标总体分类精度分别达到了98.39%和97.69%,验证了提出模型结构的有效性。结论 对于SAR图像目标识别,由于与可见光图像具有不同的成像机理,应采用更大的卷积核来提取目标的空间特征用于分类,通过对深度模型进行优化设计能够提高SAR图像目标识别的精度。     

SAR变体目标识别的卷积神经网络法

目的 深度学习已经大量应用于合成孔径宽达（SAR）图像目标识别领域,但大多数工作是基于MSTAR数据集的标准操作条件展开研究。当将深度学习应用于同类含变体目标时,例如T72子类,由于目标间差异小,所以仍存在着较大的挑战。本文从极大限度地保留SAR图像输入特征出发,设计一种适用于SAR变体目标识别的深度卷积神经网络结构。方法 设计网络主要由多尺度空间特征提取模块和DenseNet中的稠密块、转移层构成。多尺度特征提取模块置于网络底层,通过使用尺寸分别为1×1、3×3、5×5、7×7、9×9的卷积核,提取丰富空间特征的同时保留输入图像信息。为使输入图像信息更加有效地向后传递,基于DenseNet中的稠密块和转移层进行后续网络层设计。在对训练样本进行样本扩充基础上,分析了输入图像分辨率及目标存在平移和不同噪声水平等情况对模型识别精度的影响,与用于SAR图像目标识别的深度模型识别精度在标准操作条件下进行了对比分析。结果 实验结果表明,对T72 8类变体目标进行分类,设计的模型能够取得95.48%的识别精度,在存在目标平移和不同噪声水平情况下,平均识别精度分别达到了94.61%和86.36%。对10类目标（包括不含变体和含变体情况）在进行数据增强的情况下进行模型训练与测试,分别达到了99.38%和98.81%的识别精度,略优于其他对比模型结构识别精度。结论 提出的模型可以充分利用输入图像以及各卷积层输出的特征,学习目标图像的细节差异,不仅适用于SAR图像变体目标的识别任务,同时在标准操作条件下的识别任务也取得了较高的识别结果。     

融合注意力机制和高效网络的糖尿病视网膜病变识别与分类

目的 糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy,DR）是一种病发率和致盲率都很高的糖尿病并发症。临床中,由于视网膜图像不同等级之间差异性小以及临床医生经验的不同,会出现误诊、漏诊等情况,目前基于人工DR的诊断分类性能差且耗时费力。基于此,本文提出一种融合注意力机制（attention mechanism）和高效率网络（high-efficiency network,EfficientNet）的DR影像自动分类识别方法,以此达到对病变类型的精确诊断。方法 针对实验中DR数据集存在的问题,进行剔除、去噪、扩增和归一化等处理;利用EfficientNet进行特征提取,采用迁移学习的策略用DR的数据集对EfficientNet进行学习与训练,提取深度特征。为了解决病变之间差异小的问题,防止网络对糖尿病视网膜图像的特征学习时出现错分等情况,在EfficientNet输出结果上加入注意力机制;根据网络提取的特征在深度分类器中进行分类,将视网膜图像按等级进行五分类。结果 本文方法的分类精度、敏感性、特异性和二次加权（kappa）值分别为97.2%、95.6%、98.7%和0.84,具有较好的分类性能及鲁棒性。结论 基于融合注意力机制的高效率网络（attention EfficientNet,A-EfficientNet）的DR分类算法有效地提高了DR筛查效率,解决了人工分类的手动提取特征的局限性,在临床上对医生诊断起到了辅助作用,能更有效地防治此类恶性眼疾造成严重视力损伤、甚至失明。     

遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法

目的 遥感图像飞机目标分类,利用可见光遥感图像对飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息有重要意义。针对该问题,目前存在一些传统机器学习方法,但这些方法需人工提取特征,且难以适应真实遥感图像的复杂背景。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标分类问题。方法 在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积神经网络相关理论,有的放矢地设计了一个5层卷积神经网络。结果 首先,在逐步扩充的训练集上分别训练该卷积神经网络,并分别用同一测试集进行测试,实验表明训练集扩充有利于网络训练,测试准确率从72.4%提升至97.2%。在扩充后训练集上,分别对经典传统机器学习方法、经典卷积神经网络LeNet-5和本文设计的卷积神经网络进行训练,并在同一测试集上测试,实验表明该卷积神经网络的分类准确率高于其他两种方法,最终能在测试集上达到97.2%的准确率,其余两者准确率分别为82.3%、88.7%。结论 在少见使用深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标分类问题上,本文设计了一个5层卷积神经网络加以应用。实验结果表明,该网络能适应图像场景,自动学习特征,分类效果良好。     

近年目标跟踪算法短评——相关滤波与深度学习

目的 目标跟踪是计算机视觉领域的重要组成部分。近年来,基于相关滤波和深度学习的目标跟踪算法层出不穷,本文拟对经典的若干目标跟踪算法进行阐述与分析。方法 首先,对基于相关滤波跟踪算法的基础理论进行介绍,针对相关滤波算法在特征改进类、尺度改进类、消除边界效应类、图像分块类与目标响应自适应类方面进行总结;接下来,从3个方面对基于深度学习的目标跟踪算法进行阐述与分析：目标分类、结构化回归、孪生网络,并对有代表性的跟踪算法的优势与缺陷进行较深层次的解读。结果 通过列举跟踪算法在相关滤波阶段、深度学习阶段针对不同的改进机制的改进算法,总结各阶段算法的优缺点。对目标跟踪算法的最新进展进行阐述,最终对目标跟踪算法的未来发展方向进行总结。结论 基于相关滤波的目标算法在实时性方面表现优秀,但对于复杂背景干扰、相似物遮挡等情况仍然需要优化。深层的卷积特征对于目标有强大的表示力,通过使相关滤波算法与深度学习结合,大幅度提升了算法表现力。基于深度学习的跟踪算法则更侧重于跟踪的性能,大多无法满足实时性。孪生神经网络的使用对于基于深度学习类目标跟踪算法产生了很大的推动,兼顾了算法的性能和实时性。     

Gabor特征与深度信念网络结合的人脸识别方法

提出了一种基于Gabor特征和深度信念网络(DBN)的人脸识别方法,通过提取Gabor人脸图像的不同尺度图进行卷积融合,将融合后的特征图作为DBN的输入数据,训练多层来获得更加抽象的特征表达,整个训练的过程中采用交差熵来微调DBN,模型的最顶层结合Softmax回归分类器对抽取后的特征进行分类.在AR人脸库测试的实验结果表明:将Gabor特征与DBN结合应用于人脸识别,其准确率可高达92.7％,与其他浅层学习模型相比,DBN学习了数据的高层特征的同时还降低了特征维数,提高了分类器的分类精度,最终有效改善了人脸识别率.     

高阶条件随机场引导的多分支极化SAR图像分类

目的 针对极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR）小样本分类问题,基于充分挖掘有限样本的极化、空间特征考虑,提出一种由高阶条件随机场（conditional random field,CRF）引导的多分支分类网络模型。方法 利用Yamaguchi非相干目标分解方法,构建每个像素的极化特征向量。设计了由高阶CRF能量函数引导的多卷积分支特征提取网络,将像素点极化特征向量作为输入,分别提取像素点的像素特征、邻域特征和位置特征信息。将以上特征进行加和融合,并输入到softmax分类器中得到预分类结果。利用超像素方法对预分类结果图进行进一步修正和调优,平滑相邻像素之间的特异性和相似性。结果 采用1%的采样率对两组真实的极化SAR数据进行测试。同时,为了更好地模拟实际应用中训练样本位置分布不均匀的情况,考虑了空间不相交采样方法作为对比实验。综合两种采样策略的实验结果表明,相较于只利用像素级特征或简单利用空间特征的方法,本文方法总分类精度平均提升7%～10%,不同地物类别的分类精准度均在90%以上,运行速度相比于支持向量机（support vector machine,SVM）提高了2.5倍以上。结论 通过构建高阶CRF引导的卷积神经网络,将像素特征信息、同质区域特征和地理位置信息进行融合,有效建立了像素级和对象级数据之间的尺度关联,进一步扩充了像素点之间的空间依赖性,提取到了更强大更准确的表征特征,显著提高了标记样本数量较少情况下的卷积网络模型的分类性能,进一步保证了地物目标散射机制表征的全面性和可靠性。     

高光谱图像小样本分类的卷积神经网络方法

目的 与传统分类方法相比,基于深度学习的高光谱图像分类方法能够提取出高光谱图像更深层次的特征。针对现有深度学习的分类方法网络结构简单、特征提取不够充分的问题,提出一种堆叠像元空间变换信息的数据扩充方法,用于解决训练样本不足的问题,并提出一种基于不同尺度的双通道3维卷积神经网络的高光谱图像分类模型,来提取高光谱图像的本质空谱特征。方法 通过对高光谱图像的每一像元及其邻域像元进行旋转、行列变换等操作,丰富中心像元的潜在空间信息,达到数据集扩充的作用。将扩充之后的像素块输入到不同尺度的双通道3维卷积神经网络学习训练集的深层特征,实现更高精度的分类。结果 5次重复实验后取平均的结果表明,在随机选取了10%训练样本并通过8倍数据扩充的情况下,Indian Pines数据集实现了98.34%的总体分类精度,Pavia University数据集总体分类精度达到99.63%,同时对比了不同算法的运行时间,在保证分类精度的前提下,本文算法的运行时间短于对比算法,保证了分类模型的稳定性、高效性。结论 本文提出的基于双通道卷积神经网络的高光谱图像分类模型,既解决了训练样本不足的问题,又综合了高光谱图像的光谱特征和空间特征,提高了高光谱图像的分类精度。     

特征重用和注意力机制下肝肿瘤自动分类

目的 肝肿瘤分类计算机辅助诊断技术在临床医学中具有重要意义,但样本缺乏、标注成本高及肝脏图像的敏感性等原因,限制了深度学习的分类潜能,使得肝肿瘤分类依然是医学图像处理领域中具有挑战性的任务。针对上述问题,本文提出了一种结合特征重用和注意力机制的肝肿瘤自动分类方法。方法 利用特征重用模块对计算机断层扫描（computed tomography,CT）图像进行伪自然图像的预处理,复制经Hounsfield处理后的原通道信息,并通过数据增强扩充现有数据;引入基于注意力机制的特征提取模块,从全局和局部两个方面分别对原始数据进行加权处理,充分挖掘现有样本的高维语义特征;通过迁移学习的训练策略训练提出的网络模型,并使用Softmax分类器实现肝肿瘤的精准分类。结果 在120个病人的514幅CT扫描切片上进行了综合实验。与基准方法相比,本文方法平均分类准确率为87.78%,提高了9.73%;与肝肿瘤分类算法相比,本文算法针对转移性肝腺癌、血管瘤、肝细胞癌及正常肝组织的分类召回率分别达到79.47%、79.67%、85.73%和98.31%;与主流分类模型相比,本文模型在多种评价指标中均表现优异,平均准确率、召回率、精确率、F1-score及AUC（area under ROC curve）分别为87.78%、84.43%、84.59%、84.44%和97.50%。消融实验表明了本文设计的有效性。结论 本文方法能提高肝脏肿瘤的分类结果,可为临床诊断提供依据。     

基于局部二值模式和深度学习的人脸识别

针对人脸识别中深度学习直接提取人脸特征时忽略了其局部结构特征的问题,提出一种将分块局部二值模式(LBP)与深度学习相结合的人脸识别方法.首先,将人脸图像分块,利用均匀LBP算子分别提取图像各局部的LBP直方图特征,再按照顺序连接在一起形成整个人脸的LBP纹理特征; 其次,将得到的LBP特征作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练网络,并在顶层形成分类面; 最后,用训练好的深度信念网络对人脸样本进行识别.在ORL、YALE和FERET人脸库上的实验结果表明,所提算法与采用支持向量机(SVM)的方法相比,在小样本的人脸识别中有很好的识别效果.     

面向水下图像的质量评价方法

目的 针对目前水下图像质量评价方法少和现有方法存在局限性等问题,提出一种无参考并且无需手工设计特征的水下图像质量评价方法。方法 提出的水下图像质量评价方法将深度学习网络框架与随机森林回归模型相结合,首先采用深度神经网络提取水下图像的特征;然后使用提取的特征和标定的水下图像质量分数训练回归模型;最终,利用训练好的回归模型预测水下图像的质量。结果 在本文收集的水下图像数据集和水下图像清晰化算法处理结果上评测本文方法,并与多种质量评价方法进行比较,其中包括预测结果与主观质量分数比较、水下图像清晰化结果评测比较、预测结果与主观质量分数相关性比较、鲁棒性比较等。主观实验结果表明本文的评价方法可以相对准确地给出符合人类视觉感知的水下图像质量分数,并且具有更好的鲁棒性。定量实验结果表明本文方法与其他方法相比,预测的图像质量分数与主观分数具有更高的相关性。结论 提出的水下图像质量评价方法无需参考图像,省去了手工设计的特征,充分利用了深度学习网络的学习和表征能力。本文方法的准确性较好,普适性和鲁棒性较高,预测的质量分数与人类视觉感知具有较高的一致性。本方法适用于原始的水下图像和水下图像清晰化算法的处理结果。     

结合孪生网络和像素配对的高光谱图像异常检测

目的 高光谱遥感中,通常利用像素的光谱特征来区分背景地物和异常目标,即通过二者之间的光谱差异来寻找图像中的异常像元。但传统的异常检测算法并未有效挖掘光谱的深层特征,高光谱图像中丰富的光谱信息没有被充分利用。针对这一问题,本文提出结合孪生神经网络和像素配对策略的高光谱图像异常检测方法,利用深度学习技术提取高光谱图像的深层非线性特征,提高异常检测精度。方法 采用像素配对的思想构建训练样本,与原始数据集相比,配对得到的新数据集数量呈指数增长,从而满足深度网络对数据集数量的需求。搭建含有特征提取模块和特征处理模块的孪生网络模型,其中,特征处理模块中的卷积层可以专注于提取像素对之间的差异特征,随后利用新的训练像素对数据集进行训练,并将训练好的分类模型固定参数,迁移至检测过程。用滑动双窗口策略对测试集进行配对处理,将测试像素对数据集送入网络模型,得到每个像素相较于周围背景像素的差异性分数,从而识别测试场景中的异常地物。结果 在异常检测的实验结果中,本文提出的孪生网络模型在San Diego数据集的两幅场景和ABU-Airport数据集的一幅场景上,得到的AUC （area under the curve）值分别为0.993 51、0.981 21和0.984 38,在3个测试集上的表现较传统方法和基于卷积神经网络的异常检测算法具有明显优势。结论 本文方法可以提取输入像素对的深层光谱特征,并根据其特征的差异性,让网络学习到二者的区分度,从而更好地赋予待测像素相对于周围背景的异常分数。本文方法相对于卷积神经网络的异常检测方法可以有效地降低虚警,与传统方法相比能够更加明显地突出异常目标,提高了检测率,同时也具有较强的鲁棒性。     

Polarimetric SAR statistical analysis using alpha-stable distribution and its application in optimal despeckling

In this article, the statistical model of the polarimetric synthetic aperture radar (SAR) single-look complex image is analysed using alpha-stable distribution. It is better to use alpha-stable distribution than Gaussian distribution to represent the statistical characteristics of the polarimetric SAR image. A polarimetric SAR covariance matrix estimation method based on fractional lower-order statistics (FLOS) is proposed. Based on this model, an adaptive polarimetric SAR optimal despeckling method based on FLOS is developed. This algorithm adaptively estimates the characteristic exponents of each channel and uses these estimated alphas to calculate the parameters for the optimal despeckling adaptively. The experiments using polarimetric SAR data demonstrate that the proposed method not only reduces the blurs that occur in the area of impulsive reflectors in the result of the original optimal despeckling method, but also maintains the speckle reduction ability (equivalent number of looks).