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合成孔径雷达图像相干斑抑制方法研究

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)由于具有全天时与全天候等优点,因此在环境信息获取与目标检测等众多领域发挥着重要作用。然而与其它相干成像系统一样,由SAR系统形成的SAR图像中散布着大量乘性的相干斑噪声。大量随机分布的相干斑不仅使得SAR图像的视觉效果大为下降,而且极大的制约了SAR图像特征提取、目标跟踪等解译处理技术的可靠性与有效性。因此,SAR图像相干斑的抑制研究具有重要的理论与现实意义。本论文主要围绕SAR图像等效视数(equivalent number of looks, ENL)估计与相干斑抑制方法展开研究,论文的主要内容可概括为以下四个部分:基于边缘强度映射(edge strength map, ESM),提出了一种SAR图像ENL参量的自适应非监督估计方法。其一,借助各向异性高斯核(anisotropic Gaussian kernel,AGK)平行窗估计比率ESM;其二,对  (本文共161页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国科学院研究生院(电子学研究所)
中国科学院研究生院(电子学研究所)

合成孔径雷达图像的小波域压缩

合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率的微波成像雷达,由于其不受地域、时间、气候等多种因素的影响,在微波遥感领域占有极为重要的地位。合成孔径雷达图像通常是由机载或星载SAR对地面的成像,图像尺寸较大,数据量高,所以如何有效地对其进行压缩编码,降低数据量,以利于存储和传输便成为SAR图像数据处理中的一个关键问题。与普通图像相比,SAR图像存在着以下的特点:受到乘性相干斑噪声的影响,相邻像素的相关性较低;含有丰富的纹理信息和大量的点目标;适用于不同的用户,各自关心的内容、目标相差很大。因此,SAR图像数据压缩率较一般光学图像低,并且用户对图像质量要求程度不一样。在研究SAR图像的压缩算法时,既要考虑提高SAR图像的压缩率,又要考虑图像的失真度。由于SAR图像具有上面的特点,一些对光学图像有较好的压缩效果的压缩算法,如基于离散余弦变换(DCT)的JPEG方法,在压缩SAR图像时,压缩比不高,压缩效果也不尽如人意。近10多年来,小波变换在...  (本文共88页) 本文目录 | 阅读全文>>

新疆大学
新疆大学

合成孔径雷达图像的降斑与分割算法及相关技术研究

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)由于具有全天候、全天时、能穿透云雾、烟尘、大面积地获取地表信息的特点,成为现代遥感技术研究的一个热点问题。但是SAR作为一种相干成像系统,它的后向散射成像特征不可避免地会产生相干斑噪声,影响成像的图像质量,不利于图像的分类和识别。因而合成孔径雷达图像处理成为图像处理技术领域中一个非常重要的课题。(1)分析传统滤波方法、不同窗口大小对SAR图像斑点噪声的消除。应用Lee滤波、增强Lee滤波、Frost滤波、增强Frost滤波、Gamma MAP滤波、Kuan滤波、Sigma滤波、Wiener滤波等滤波器对合成孔径雷达图像进行处理,结果表明随窗口的增大,标准差呈增大趋势,速度变化最快的是从5×5窗口到7×7窗口,但传统方法不能较好的保持SAR图像的细节和边缘信息。(2)为克服传统滤波方法的不足,本文提出了一种改进的基于无抽取离散小波变换算法—àtrous小波算法...  (本文共90页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国科学院电子学研究所
中国科学院电子学研究所

合成孔径雷达数据压缩算法性能评估与相干斑抑制算法研究

随着SAR应用的日益广泛,我们可以得到越来越多的SAR原始数据和图像数据。为解决高速大容量的SAR数据的传输问题,有必要对合成孔径雷达数据压缩算法的性能进行评估,从而找到合适的数据压缩算法。目前,只有少量文献对SAR数据压缩算法的性能进行了评估,其评估参数通常仅限于压缩比、量化信噪比以及压缩前后图像的视觉效果比较。为此,本文根据SAR原始数据和图像数据的特性,选择了一套比较完整的评估参数,给出了一个比较完整的SAR压缩算法的评估体系,包括对SAR原始数据压缩算法的性能评估和对SAR图像压缩算法的性能评估。由对SAR原始数据压缩算法的性能评估可以得到,SAR原始数据压缩对SAR图像质量的影响很小。由对SAR原始图像压缩算法的性能评估可以得到,SAR图像压缩对SAR图像质量的有一定影响。本文根据实际的图像压缩结果,分析了SAR图像特性对SAR图像压缩算法性能的影响。相干斑对SAR图像的质量有很大影响,本文对SAR图像的相干斑抑制算法...  (本文共107页) 本文目录 | 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

基于支持向量机的合成孔径雷达图像目标识别

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为微波遥感的代表,在地球科学遥感领域有着独特的优势,广泛地应用于军事、农业、地质、海洋监视、灾情监视等领域。如何实现SAR图像的目标的准确识别,同时提高运算速度,成为了图像处理与解译领域的研究热点。作为建立在统计学习理论基础上新一代的机器学习技术,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在小训练样本、非线性情况下具有较好的泛化性能和推广能力。本文将支持向量机的有关方法应用于SAR图像的目标识别方向,主要工作有:介绍SVM理论,总结出SVM的基本思想和应用方向;综述SAR图像目标识别的研究现状,总结SAR图像目标识别的一般流程和关键技术;介绍基于小波变换的目标特征提取方法,验证该方法具有较高的特征提取准确率;介绍基于核的主成分分析方法(KPCA),采用构造核函数的方式,巧妙避开非常复杂繁琐的点积运算,有效地解决了大规模样本集带来的巨...  (本文共67页) 本文目录 | 阅读全文>>

《舰船电子工程》2016年04期
舰船电子工程

一种快速合成孔径声纳图像相干斑抑制方法

针对合成孔径声纳图像相干斑抑制效率低的问题,提出了一种GPU异构环境下的合成孔径声纳图像相干斑抑制方法。首先将合成孔径声纳图像上传至GPU...  (本文共5页) 阅读全文>>

《火控雷达技术》2014年01期
火控雷达技术

基于方差系数统计的合成孔径雷达相干斑强度估计

相干斑是合成孔径雷达(SAR)图像的固有属性。相干斑的强度是SAR图像解译的基础参量。由于多视处理假设模型等问题,相干斑的强度需要精确的...  (本文共4页) 阅读全文>>