基于计算机图形学的SAR图像几何畸变仿真

分析了传统的SAR图像几何畸变仿真方法,对其重采样方法和几何模型进行修正使其能够适用于机载SAR图像几何畸变仿真.指出了传统仿真方法在计算效率和精度方面的不足,并提出了能够提高这两项指标的基于计算机图形学的SAR图像几何畸变仿真方法.通过该方法在DEM数据阴影区计算、典型目标几何畸变仿真中的应用,证明了该方法能够高效地计算阴影遮挡和高精度地重采样.     

高分辨率SAR图像车辆目标几何特征提取方法

几何特征是目标较直观的物理特征,在SAR图像目标鉴别和分类过程中具有重要的应用。针对高分辨率SAR图像车辆目标切片,构建其几何特征提取的流程。首先在区域分割环节实现车辆目标的二值化分割,而后利用二值化图像提取目标几何特征,其中分别基于最小外切矩形方法和Radon变换方法对车辆目标的长宽尺寸进行估计。采用MSTAR的实测车辆目标数据检验了上述几何特征提取算法和几何特征的鉴别性能。     

相干斑噪声背景下的SAR图像分类方法研究

研究了相干斑噪声抑制对合成孔径雷达 (SAR)图像分类的影响。分别采用Kuan自适应滤波和小波变换软门限滤波两种方法进行了相干斑噪声抑制 ;对于SAR图像的分类则采用了图像的灰度以及基于灰度级共生矩阵的 4种纹理特征 ,并利用最大似然分类器进行了监督分类。处理结果表明 ,相干斑噪声的抑制尽管可以提高SAR图像的质量 ,但是由于在相干斑噪声得到抑制的同时 ,地物的固有结构信息也受到损失 ,因此分类精度提高甚微 ,在某些情况下甚至有所下降。针对这种情况 ,提出了一种改进的特征提取方法 ,将基于原图像的灰度级共生矩阵提取的纹理特征与滤波后图像的灰度特征进行组合用于分类。实验结果表明 ,改进的特征提取方法提高了SAR图像的分类精度。     

基于C均值分类的极化SAR图像白化斑点滤波方法

极化合成孔径雷达SAR图像相干斑抑制基本原理是依据各通道间的极化信息差异。提出在各极化通道上分别进行非监督C均值分类,在标号图像中对各区域的水平通道平均散射强度、交叉极化通道与同通道强度比以及同极化通道间的相关系数等参数进行估计,将估计值应用到极化白化滤波器(PWF)中,从而得到改进的PWF滤波输出。经真实极化SAR图像检验,表明该方法能够提高传统PWF滤波器在均匀区域对相干斑的抑制能力。     

SAR图像几何特征的仿真

合成孔径雷达(SAR)图像由于其特有的几何畸变和斑点噪声的影响,给图像定位和解译造成许多困难,而通过仿真方法研究其几何影响可为SAR图像研究提供有力的工具。该文研究了合成孔径雷达图像(SAR)几何特征的仿真。首先研究了SAR图像的几何影响:透视收缩(foreshortening)、掩叠(layover)和阴影(shadow)。然后,提出了SAR图像几何畸变和斑点噪声(speckle)的仿真方法,并给出了计算机仿真山地、建筑物和车辆的SAR图像。最后,讨论了SAR图像几何仿真的一些应用。     

一种基于局域自适应处理的SAR图像降斑算法

合成孔径雷达(SAR)图像所固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了对图像中的目标进行检测和识别,因此SAR图像的相干斑抑制一直是SAR图像应用的重要课题。提出了一种基于局域自适应处理的SAR图像降斑算法,算法根据区域像素点的分布特征自适应调整滤波窗口的大小,在均匀的背景杂波区域内增大滤波窗口来抑制斑点噪声,在包含目标的细节区域内减小滤波窗口,同时采用自适应阈值选择部分像素参加滤波的方法,以便在有效降斑的同时保持边缘和目标细节,最后通过对实际数据的处理验证了算法的有效性。     

基于证据理论的SAR图像融合识别方法

由于事物的多样性、现代战争的欺骗性和破坏性,军事目标经常会发生部分外形改变的情况,基于几何散列表技术可以有效解决这个问题,但在特征库中已知目标不满足360度全姿态角时,该方法的识别效果下降.为了提高正确识别率,提出一种基于D-S证据理论融合的识别方法,并详细探讨了在贝叶斯结构和准贝叶斯结构下基本概率赋值的构建.利用MSTAR数据对该方法进行了仿真实验,验证了该方法的有效性和可行性.     

多视角SAR图像的静态建模与显示仿真

针对SAR图像对于目标姿态角的高度敏感性问题,提出一种多视角SAR图像的静态建模方法,该方法将来自多个视角的图像集成到一个综合的数据结构中,并且进行重新排列组织,使该数据结构与目标散射中心有关而与角度无关。探讨了这种静态建模方法的原理、建模过程,分析了静态模型在SAR图像显示方面的优势。与传统的角度图像集合相比,这种建模方法在显示和分类方面都有其优越性。     

一种极化SAR图像模糊分类方法

针对极化合成孔径雷达图像模糊非监督分类问题,给出了一种改进的极化合成孔径雷达图像模糊分类方法。该方法通过引入极化总功率参数--span,改进极化合成孔径雷达图像模糊H/α分类方法,进行极化合成孔径雷达数据模糊H/α/span非监督分类。利用机载极化合成孔径雷达数据进行实验。实验结果表明,改进的方法提高了分类性能,聚类中心更为合理。     

人造目标SAR图像实时仿真

根据SAR图像特点,提出了一种利用图形加速的实时SAR仿真方法。方法采用散射中心模型,基于高频预估理论,用物理光学(PO)法与增量长度绕射系数(ILDC)法计算目标表面散射场强度分布,将强度值累积映射到SAR图像的分辨单元内,与成像系统传输函数卷积,获得近似仿真结果。散射、映射与卷积运算均借助图形加速,仿真可在数秒内完成。仿真结果与真实图像相比具有良好的视觉相似度。为算法测试而搭建的仿真平台OpenSARSim被作为开源项目,其所采用的部分技术可以应用于其它仿真领域。     

基于树型小波和灰度共生矩阵的SAR图像分类

SAR图像包含有相干斑噪声 ,传统的方法不能很好地对SAR图像进行分类。为了能对SAR进行精确分类 ,将图像的灰度和纹理特征 ,空域和频域特征相结合 ,提出了一种新的SAR图像分类方法。该方法采用由树型小波中频纹理能量特征、灰度共生矩阵特征、树型小波滤波后的灰度组成的特征矢量对SAR图像进行分类。实验结果分析表明 ,该方法是一种有效的SAR图像分类方法。     

基于参数估计精度的SAR图像分辨率评估方法

分辨率是SAR图像超分辨处理性能评估的一个重要指标。首先分析传统的3dB主瓣宽度计算方法用于超分辨性能评估的缺陷与不足,并利用三次样条方法证明了对传统方法而言,像元分辨率为最高测量分辨率。然后基于频域点散射模型,从最优参数估计精度角度提出了新的分辨率评估方法。该方法克服了传统方法的缺点,并建立了分辨率与目标参数、噪声水平之间的联系,可用于SAR图像超分辨及其它处理性能的预测与评估。利用仿真实验验证了该方法的有效性。     

一种大小窗口结合的SAR图像纹理特征分类方法

针对纹理特征窗口大小的选择对SAR图像分类精度有很大影响的情况 ,在传统的最大似然分类法(ML)的基础上 ,提出了一种将大小窗口结合在一起的改进纹理特征分类方法 ,并分别用该方法与传统的ML法对哈尔滨附近地区 5 12× 5 12大小的JERS - 1SAR图进行分类 ,实验证明了该方法的可行性和有效性     

一种舰船目标SAR回波的快速仿真方法

为满足合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在海洋遥感的应用需求,提出一种舰船目标SAR成像的快速仿真方法。对成像场景中重点关注的目标进行精确电磁建模,并利用"四路径"模型计算目标与海面的复合散射回波,对海面背景采用散射面元法计算回波;将舰船复合散射回波与海面回波进行合成得到总的SAR回波,利用聚束SAR成像处理方法获得SAR图像。结果表明:该算法避免了对整个成像区域进行复杂的电磁仿真,能够有效降低对海面大场景的电磁计算效率。由于在目标区域采用高频电磁算法,保留了目标的电磁散射的精细结构,为精确模拟SAR回波提供了一种准确而高效的仿真算法。     

分布式星载SAR回波仿真的并行化计算研究

对分布式星载SAR系统地面回波仿真程序并行化算法进行了研究。重点介绍了分布式小卫星SAR系统多星协同工作的仿真策略、各并行节点任务的分配策略和并行节点问大量数据传输的策略。实验证明此并行化算法具有较高的加速性能，具有实际的应用前景。     

基于DEM和地物分类信息的SAR图像模拟

SAR图像模拟对于雷达系统设计、SAR图像几何及辐射校正等具有重要意义.针对正侧视SAR成像的几何特点,顾及地面坡度、地物类型、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,采用强度积分策略,设计了基于DEM和地物分类信息的SAR图像模拟方案;通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性.