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1.
为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后,根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。  相似文献   
2.
小波多尺度分解及其在SAR图象目标检测中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
合成孔径雷达图象的目标检测是最重要的任务之一.目前用于目标检测的现有方法速度较慢、准确率较低、精度较差.作者提出小波分解的方法用于目标检测.同尺度目标检测采用二维离散二进小波分解方法,提高检测速度.不同尺度的目标检测采用多尺度二维离散小波分解方法,提高检测准确率.图象匹配采用灰度归一化的灰度相关匹配方法,提高匹配精度.实验证明,采用该法进行目标检测能获得较好的效果.  相似文献   
3.
干涉灵敏度方程是干涉合成孔径雷达系统优化设计和干涉定标的重要工具。目前的灵敏度方程局限于正侧视干涉几何关系 ,且建立在电磁波波前的平面波模型、地球表面的平地模型基础上。对目前灵敏度方程进行补充和修正 ,扬弃平面波模型和平地模型 ,推导了斜视干涉几何关系下的灵敏度方程 ,并进行了比较分析。  相似文献   
4.
研究线奇异特征的高效表示.揭示了“环绕”现象和FRAT系数分布特性的关系,进而在考察按列FRAT重构过程相关特性的基础上,提出一种基于能量的自适应正交有限脊波变换(energy-based adaptiveFRIT,EFRIT).非线性近似的实验表明该方案相对既有的FRIT及DWT具有更好的能量集中特性,并有效地降低了“环绕”现象的影响.我们进一步对正交FRIT Gauss去噪问题建模,提出了一种基于EFRIT的按列改进闽值.实验结果表明,采用改进阈值EFRIT的重构图像有更高的信噪比改善,视觉效果也更好.  相似文献   
5.
单通道SAR的动目标检测   总被引:8,自引:0,他引:8  
提出了一种基于单通道合成孔径雷达(SAR)进行动目标检测的新方法。该方法在详细分析SAR对动目标的回波模型的基础上,给出了进行子孔径成像、地杂波对消、相干斑抑制、动目标检测的原理和实现方法。文中首先建立了SAR的回波的数学模型,分析了动目标回波和地杂波的不同特征。在对回波做子孔径成像之后,为了抑制相干斑,对两路子孔径信号分别做平滑处理。然后进行杂波对消,通过对杂波对消后的残差图像做恒虚警处理检测出运动目标。计算机仿真结果验证了其有效性。  相似文献   
6.
基于多纹理的合成孔径雷达图像相干斑抑制   总被引:1,自引:0,他引:1  
相干斑抑制是合成孔径雷达 (syntheticapertureradar,SAR)图像后处理的首要问题。在多纹理假设下 ,采用最大似然方法来同时估计多个极化通道纹理参数。该方法保存了极化信息 ,消除了极化通道间的耦合 ,取得了较好的相干斑抑制效果 ;并与极化白化滤波 (polarimetricwhiteningfilter,PWF)和Lee的最优权值算法作了比较  相似文献   
7.
一种基于最小熵准则的SAR图像自聚焦算法   总被引:11,自引:2,他引:11  
研究了一种新颖的SAR图像自聚焦算法。该方法从复图像域出发 ,利用最小熵准则盲解卷积原理 ,通过多维搜索完成相位误差校正。同相位梯度自聚焦算法相比 ,最小熵算法无需在图像域分离出强点目标 ,因而特别适用于无任何明显特征的图像。仿真及实测数据处理结果证明了该方法的有效性  相似文献   
8.
一种用小波包进行SAR原始数据压缩的方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种对合成孔径雷达(SAR)原始数据在载体进行压缩的方法,原始数据先用分块自适应量化(BAQ)减小数据动态范围,但不减少量化位数,然后对数据进行小波包正交以变换,根据频率包络的能量变化自适应地进行数据压缩,即高能量区域用较多位来表示,低能量区用汪的位数来表示,处理带宽以外的区域不不再进行编码,用BAQ编码法对块内频域中的数据进行编码,实验表明所提出的WT-BAQ算法优于FFT-BAQ的BAQ  相似文献   
9.
合成孔径雷达的干扰参数分析   总被引:6,自引:0,他引:6  
讨论了对合成孔径雷达欺骗干扰的基本原理,分析了参数精度对干扰效果的影响,得出了参数精度与干扰效果的关系,最后进行了仿真实验,其研究成果对欺骗干扰的深入研究有一定的参考价值。  相似文献   
10.
简单邻域平均图像去噪算法的改进研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
图像去噪是图像增强的重要内容,邻域平均法是一种简单快速的图像去噪技术,但简单邻域平均法使图像去噪的同时,也会使图像变得模糊,弱化或丢失了图像的边缘和细节。本文对简单邻域平均法进行了一定的研究,给出了几种(5种)若干图像去噪的改进算法。  相似文献   
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