SAR图像相干斑抑制滤波性能评价

为了评价合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)图像相干斑滤波算法性能,提出了一个性能评价体系,其中包含9项指标:等效视数(或平滑指数)、辐射分辨率、信号杂波比损失、信号辐射度损失、均值偏差、空间分辨率损失、边缘保持指数、峰值旁瓣比偏差、积分旁瓣比偏差。该评价体系能同时衡量各滤波算法对相干斑的抑制程度以及对图像原始信息的保持程度。通过用真实图像和模拟SAR图像对典型相干斑滤波算法的检验,表明了评价指标的有效性。     

基于多尺度交互结构卷积神经网络的SAR图像相干斑抑制方法

结合深度学习思想, 提出了一种基于多尺度交互结构卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像相干斑抑制方法。首先, 通过不同尺寸的卷积核及跳跃连接构成多尺度交互特征提取模块以获得不同感受野的特征并加快网络收敛速度。然后, 在多尺度交互特征提取模块之间利用简化的密集连接方式使网络能够充分利用浅层纹理特征。最后, 采用残差学习策略得到抑制后的图像。实验结果表明, 与已有方法相比, 所提方法不仅使用较少的计算参数量, 还能保证性能的提升。     

抑制SAR图像相干斑的自适应红黑窗滤波算法

针对经典空域滤波算法处理SAR图像时,在同一滑动窗内完全按同质区域性质处理数据而导致图像细节信息损失的情况,提出一种新的滑动窗结构的算法。该算法选取与窗口中心像素统计特性相近的像素进行滤波处理,解决了经典空域滤波算法存在窗口内数据不满足滤波模型对同质区域要求的缺陷。同时,针对强散射点的特殊性,设计了相应的检测及处理方法。实验结果表明,该算法在获得与经典算法相当的相干斑抑制的同时,较经典算法具有更强的边缘和细节保持能力,同时获得更好的图像视觉效果。     

各向异性扩散相干斑抑制改进算法

原有相班抑制偏微分方程方法在扩散迭代次数较大时,会严重模糊图像的边缘和细节。在用稳健统计方法研究算法中偏微分方程“边界停止函数”的特性的基础上,提出采用基于Turkey’sbiweight范数的“边界停止函数”的新的偏微分方程算法。对原偏微分方程方法的改进,使得相干班抑制后的图像能够更好地保持边界,并且有利于扩散的自动中止     

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     

结合空时上下文信息的视频SAR图像相干斑滤波

作为合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)的一种新体制,视频SAR能够对场景连续成像,在目标检测、跟踪等应用情景有独特优势。然而,相干斑的存在影响了视频SAR图像质量及后续目标检测应用。针对这一问题,提出了一种结合空时上下文信息的视频SAR图像相干斑滤波方法。该方法主要由3步构成：首先构建能表征视频SAR图像距离-方位-时间三维动态散射信息的空时上下文协方差矩阵;其次根据协方差矩阵的相似检验选取一定邻域内目标像素的相似样本;最后根据相似样本进行平均实现相干斑滤波。基于两组实测视频SAR数据开展相干斑滤波对比实验,实验结果表明所提方法能在有效抑制相干斑的同时较好地保留目标细节信息,验证了所提方法的有效性和优势。     

极化SAR图像相干斑滤波性能评估

针对相干斑抑制能力强弱,对极化白化滤波(PWF)和功率图(Span)两种极化合成孔径雷达(SAR)图像相干斑滤波器进行了性能评估,应用等效视数指标,提出分别在高、中、低灰度均匀区域进行测试的方法,并在ESAR与PiSAR图像上进行了检验。结果表明,在占图像比例较大的中等灰度区域内,使用全局参数时,PWF滤波输出的结果优于Span图像的输出结果,但在占图像比例较小的低灰度区域,由于参数估计不够准确,PWF的滤波结果并不优于Span图像。     

基于Kirsch方向模板的SAR相干斑噪声抑制方法

提出一种抑制SAR相干斑噪声的加权平滑滤波方法。该方法利用 8个 3× 3的Kirsch方向模板分别与SAR图像进行卷积运算 ,取其中的最大值作为窗口中心像素的边缘强度值 ,中心像素灰度值的滤波输出为它的 8个邻域像素灰度值的加权平均 ,加权系数为每个像素的边缘强度值。给出了滤波核方程的推导过程 ,分析了滤波原理。将该方法用于SAR图像相干斑噪声抑制 ,并与Lee滤波器的去斑效果进行了比较。实验结果表明 ,该方法具有良好的抑制相干斑噪声效果和较强的边缘保持能力。     

抑制SAR图像相干斑噪声方法研究

探讨了抑制合成孔径雷达 (SAR)图像相干斑噪声的方法。传统噪声抑制和近年来小波变换去噪方法都有其不足之处。将小波变换和维纳滤波结合用于抑制SAR图像相干斑噪声 ,能够获得良好效果。通过比较观察在多个小波基情况下的噪声抑制结果 ,可以选择较好小波基 ,从而有较好的相干斑噪声抑制和保留图像边缘与点目标的滤波效果。     

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。     

全极化合成孔径雷达地势高度信息检测技术

从全极化合成孔径雷达(SAR)图像数据中,可提取方位向的地势倾斜度信息,形成极化SAR三维成像.重点研究了极化合成孔径雷达三维成像算法;提出了由Stokes矢量推导的极化椭圆方向角解模糊算法;讨论了目标极化散射特性对提取地势高度信息的影响以及处理方法;并利用真实的极化SAR图像数据得到了极化三维成像结果.     

超宽带合成孔径雷达实时成像处理

工作在VHF/UHF波段的超宽带合成孔径雷达具有穿透叶簇和地表探测隐蔽目标的功能 ,为提高战时快速打击能力 ,必须研究实时成像技术。分析了超宽带合成孔径雷达成像的特点 ,针对两种主要的超宽带成像算法———波束域算法和交叠子孔径算法 ,研究了实时处理的流程及处理结构。     

合成孔径雷达干涉成像技术及其应用

卫星合成孔径雷达干涉技术 (INSAR)通过对地面同一地区两次或多次平行观测成像得到的复图象对 ,可以获得精度达米级的数字高程模型和监测地表的厘米级形变。首先简单介绍了INSAR技术的发展历史 ,然后阐述了INSAR技术和D -INSAR技术的原理及数据处理流程 ,同时给出了基于ERS - 1原始数据的实验结果。最后介绍了该技术在地形测量、地质灾害研究、极地监测、海洋表面监测等领域的应用。     

SIAR在强干扰背景下目标的检测与跟踪(一)

本文首先讨论稀布阵综合脉冲孔径雷达（ＳＩＡＲ）的抗干扰性能，表明该雷达在抗干扰方面手段丰富，抗干扰能力强。然后介绍自适应置零处理在ＳＩＡＲ中的应用。计算机模拟结果表明：ＳＩＡＲ可以在强干扰背景下对目标进行有效的检测。     

逆合成孔径雷达成像技术的研究

逆合成孔径雷达（ＩＳＡＲ）成像是微波成像技术中一个较新的课题。本文通过研究ＩＳＡＲ成像处理算法，提出了解决运动补偿中距离对准精度的新方法，对实际飞行所录取数据进行了成像处理。     

SIAR在强干扰背景下目标的检测与跟踪(二)

本文在第一部分的基础上进一步介绍稀布阵综合脉冲孔径雷达（ＳＩＡＲ）在强干扰背景下对目标的距离、方位和仰角进行精确测量与跟踪的方法，通过计算机模拟证明了该方法的有效性。     

机载环扫成像雷达数据处理方法研究

经典的聚焦式合成孔径和非聚焦式合成孔径数据处理方法主要用于星载或机载侧视成像 ,而环形扫描成像是一种特殊的成像方式 ,不能直接利用经典的成像处理算法。为了解决环形扫描高分辨率成像问题 ,概述了环扫成像雷达的工作方式 ,介绍了用聚焦式合成孔径和非聚焦式合成孔径提高方位分辨率的 3种实现方法。通过仿真验证了这 3种方法的有效性。该方法也可用于非环扫成像雷达系统。     

An Information Theory Approach to the Data Compression and Imaging System for Synthetic Aperture Radar （SAR）

ＡｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｈｅｏｒｙＡｐｐｒｏａｃｈｔｏｔｈｅＤａｔａＣｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎａｎｄＩｍａｇｉｎｇＳｙｓｔｅｍｆｏｒＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ（ＳＡＲ）￥ＸｉａｏＹｏｎｇｘｉｎ；ＰｅｎｇＨａｉｌｉａｎｇａｎｄＣｈｅｎ...     

基于雷达和光电传感器的融合跟踪

基于防空武器系统的跟踪制导问题提出了一种利用雷达和光电传感器的融合跟踪方法。雷达能探测目标的斜距、方位角和高低角 ,光电传感器能较精确地探测目标的方位角和高低角 ,数据融合技术充分利用了雷达和光电传感器的观测信息及目标运动的特征信息 ,能显著改善系统机动目标的跟踪性能 ,提高武器系统的命中率。     

An Algorithm for Estimating the Object Depth Accurately by Ground-Penetrating Radar

1 .ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＧｒｏｕｎｄ ｐｅｎｅｔｒａｔｉｎｇｒａｄａｒ (ＧＰＲ)ｉｓａｎｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｏｌｆｏｒｓｈａｌｌｏｗ ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｓ .Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ[1～ 4 ]ｓｕｍｍａｒｉｚｅｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔａｓｐｅｃｔｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＧＰＲ .ＩｎＧＰＲｓｕｒｖｅｙｉｎｇ ,ｔｈｅｔｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇａｎｔｅｎｎａｏｆｔｈｅｒａｄａｒｅｍｉｔｓａｎｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃｐｕｌｓｅｔｈａ…