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SAR图像几何特征的仿真 总被引:2,自引:3,他引:2
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。 相似文献
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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. 相似文献
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为达到从遥感图像中恢复事物本来形状的目的,研究了基于距离多普勒(rang Doppler, RD)模型的星载合成孔径雷达影像几何校正原理,并提出了改进的R D解算算法,给出了基于该算法的几何校正全过程。构建了新的牛顿迭代核,计算得到了简化,校正速度得到了提高。新算法从方位向和距离向这两个方向上同时迭代,校正效果比仅在方位向上迭代的解算算法稳定。通过仿真数据进行了验证和比较,实验结果表明了新校正算法的可行性与有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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星载双基地SAR空间几何关系和信号模型 总被引:5,自引:2,他引:5
为了研究星载双基地SAR系统成像的相关问题,必须先建立其回波信号模型。根据星载双基地SAR雷达与目标的空间几何关系,确定了其多普勒参数表达形式,在此基础上建立了星载双基地SAR回波信号数学模型。通过仿真计算分析了信号模型中距离模型的误差,结果表明,误差对成像的影响完全在可接受的范围以内。将建立的信号模型应用于成像处理,成像结果正确,证明了回波信号模型的实用性。 相似文献
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本文以星载SAR卫星平台和地面目标的空间几何关系为基础,给出了星载SAR多普勒参数数学模型,分析了卫星运动、平台姿态、地球旋转、目标高度等几何参数误差对测绘带上的多普勒参数、零多普勒偏移、目标位置等星载SAR处理参数的影响,说明了采用“偏航调整”方法(yawsteering),可以使天线波束中心位置指向零多普勒方向而降低多普勒中心频率。最后以航天工业总公司论证的C-SAR系统参数进行了仿真实验,计算结果与理论分析相吻合。 相似文献
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为了实现星载双站SAR宽测绘带成像,提出了利用俯仰向多个接收波束、将数字波束形成技术与星载双站SAR成像算法相结合的成像方法。并以双站SAR平飞斜视几何布局为例,分析了实现双站宽测绘带成像的具体方法和步骤。理论分析以及计算机仿真验证了该方法的正确性。 相似文献
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一种SAR图像目标识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种新的合成孔径雷达 (SAR)图像目标检测和识别方法 ,该方法根据SAR图像统计分布特性 ,结合恒虚警检测算法和小波变换提取感兴趣的SAR图像目标特征 ,检测得到目标 ,采用马氏距离从杂波背景中识别该目标。实际SAR图像测试结果表明了该方法的有效性 相似文献
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基于树型小波和灰度共生矩阵的SAR图像分类 总被引:5,自引:0,他引:5
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。 相似文献
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主要研究分布式小卫星载合成孔径雷达顺轨干涉(SAR-ATI)动目标检测算法,通过建立卫星轨道、编队、地面静止及运动点目标模型,分析星载SAR-ATI动目标检测的流程图,仿真地面目标回波信号并成像。实验证明了在目标径向速度相对雷达平台航向速度不是很大、目标聚焦良好的情况下,ATI动目标检测方法的有效性。 相似文献
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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。 相似文献