MATLAB超分辨率代码-Adaptive-ISUKF：利用自适应重要性采样无味卡尔曼滤波提升SAR图像质量

简介：
本项目提出了一种基于自适应重要性采样无味卡尔曼滤波（Adaptive-ISUKF）的算法，旨在提高合成孔径雷达(SAR)图像的超分辨率重建质量。通过MATLAB实现，该代码为提升SAR图像细节和清晰度提供了一个有效的解决方案。 超分辨率Matlab代码基于自适应重要性采样的无味卡尔曼滤波器的SAR图像超分辨率是用于处理受斑点噪声影响的SAR（合成孔径雷达）图像的一种方法，这些图像在使用自然图像超分辨率技术时通常会失效。该代码能够同时对来自多个低分辨率SAR图的数据进行降噪和提高分辨率。 此实现由Sithara Kanakaraj、Madhu S. Nair 和 Saidalavi Kalady 发表于《计算机与地球科学》，Elsevier，第 133 卷，编号 104310，2019 年。标题为“基于自适应重要性采样的无味卡尔曼滤波器的SAR图像超分辨率”。 要运行代码，请使用主函数Adaptive_ISUKF.m。测试图像是在data文件夹中提供的；每个文件夹包含合成和实际数据集，用于验证算法的有效性和鲁棒性。