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本文着重研究ERS-1/2SAR图像的几何纠正方法和雷达正射影像图的制作技术。在几何纠正方法研究方面,本文采用三种方法进行了几何纠正。方法一,采用了仿射变换算法进行粗级纠正;方法二,采用多项式变换算法进行中级纠正;方法三,采用Konecny等效共线方程为基础的SAR图像正射投影变换算法。在DEM支持下,实现了ERS-1/2SAR正射影像图的制作。 相似文献
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SAR图像斑点噪声的小波软门限滤除算法 总被引:19,自引:3,他引:19
本文介绍利用小波分析和软门限对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声(Speckle)进行抑制与滤除的算法。首先选择合适的小波基对合成孔径雷达(SAR)图像进行小波分解,应用David L.Donoho软门限理论,并且将其推广到2维信号。针对SAR图像斑点噪声的特殊性,即在小波变换域内图像和斑点噪声的奇异性不同,选取合适的门限在小波域内滤波。最后进行小波反变换得到去噪后的SAR图像。实验证明,该算法能 相似文献
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提出了基于KLT/WT和谱特征矢量量化(SFCVQ)三维谱像数据压缩的新方法。在对多光谱图像数据进行Karhunen-Leove变换(KLT)消除谱相关性,再应用小波变换(WT)对KLT后的多光谱图像数据进行消除空间相关性。采用SFOVQ编码对每个谱像数据进行压缩,获得较高的压缩性能。实验结果表明:KLT/WT/SFCVQ方法和KLT/WT/VQ压缩方法比在同样压缩比(CR)条件下,峰值信噪比(P 相似文献
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基于分形理论的SAR图像边缘检测 总被引:9,自引:0,他引:9
分析了SAR图像的基本特点,阐述有DFBR模型表达SAR图像的基本原理,提出两种基于分形理论的SAR图象边缘检测方法。通过对传统方法、分形方法和多尺度分形方法的特性分析和实验,说明了分形方法有较强的抗干扰性能,适用于SAR图象的边缘检测,并且基于多重分形的方法能获得更好的检测结果。 相似文献
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星载SAR图像船舶及航迹检测 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了星载SAR图像中船舶目标及其航迹的检测提取方法。通过扩展分形特征检测船舶目标,在目标周围运用局部Radon变换检测航迹。实验结果表明,本文方法对于静止和运动船舶目标的检测都具有较强的鲁棒性。 相似文献
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机载SAR图像的快速几何纠正算法及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
《测绘学院学报》1999,(4)
选择了一种形式较为简单、适应性较好的数学模型作为SAR 成像的构像模型,在此基础上提出了因快速纠正要求SAR 成像系统在成像过程中应提供的设计参数和动态参数, 阐述了在数字地面模型支持下的SAR 图像快速几何纠正的原理和方法, 并展望了机载SAR 图像的快速纠正在灾害监测中的应用前景。 相似文献
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研究利用高光谱成像数据,用数字的方法定量模拟了SOPT-HRV,CBERS-CCD,Landsat5-TM和NOAA14-AVHRR类似波段的空中表面反射率及地面光谱反射度图像,并利用这些对上述传感器相应波段的光谱响应,大气影响特性用基于反射率和基于归一化植被指数的方法进行了定量比较分析。 相似文献
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中等植被覆盖区金矿蚀变TM及JERS—1OPS遥感信息增强技术 总被引:3,自引:1,他引:3
本文分析了金矿化相伴的蚀变矿物的反射光谱吸收特征及金矿区上覆植被反射光谱对金矿化蚀变信息的干扰,同时介绍了利用植被指法,比值-主成份变换法和植被掩模少对陆地卫星TM,JERS-1OPS等遥感图像进行处理,压抑植被反射光谱干扰信息和增强金矿化蚀变反射光谱信息的方法和效果。 相似文献
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SAR图像船行尾迹检测的Radon变换和形态学图像处理技术 总被引:19,自引:0,他引:19
该文提出了一种由Radon变换与形态学图像处理技术检测船行尾迹的算法SWDRM(Ship Wake Detection Algorithm based on Radon transformation and Morphologic image processing technology),算法特点是:在Radon空间进行处理后,得到逆变图像,通过图像后处理,可得到二值图像,以用于尾迹自动检测,对海洋卫星合成孔径雷达(SEASAT SAR)图像及模拟乘性斑点噪声中舰船尾迹进行了检测,结果表明,SWDRM具有很好的鲁棒性,能够适应不同水平的噪声环境,同时对阈值系数和工作窗口宽度的选择范围都比较大,在一定的噪声水平范围,给定阈值系数后,得到近似于恒虚敬率的检测结果,结合图像后处理,可得到二值图像用于自动尾迹检测。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)成像系统的热噪声和海杂波严重影响SAR图像自动目标检测的性能,去噪和均匀背景杂波是提高SAR图像目标检测性能的重要课题。根据SAR图像噪声功率一般存在于信号小尺度,没有跨尺度特征,而目标信号的边缘具有跨尺度的特点,本文提出了一种多尺度积信号增强和去噪的SAR图像船舰目标检测算法。本算法对SAR图像进行小波变换,应用多尺度积在小波域增强SAR图像船舰信号和均匀背景杂波,再对SAR图像进行目标检测。ERS SAR图像用于验证本文算法。仿真实验结果表明,新算法同传统的双参数CFAR检测算法、基于K-分布背景杂波的检测算法以及基于小波软阈值增强的检测算法相比,在虚警数和品质因数性能指标上均优于后几种检测算法。 相似文献
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船只检测是实现船只航行安全的重要措施之一,利用SAR图像可实现船只检测。然而,传统的一些方法一般容易受到SAR图像斑噪的影响,在检测结果中产生大量的虚警。为解决这一问题,本文提出了一种基于引力场增强的舰船检测方法。该方法利用像素与其邻域内像素的相互作用可对目标像素增强的效应,有效地抑制了斑噪像素和背景像素的强度,凸显了目标。由于增强后的像素已经不满足对海面区域的均质性假设,因此直接使用恒虚警检测算法对图像进行全局检测并不能够得到很好的效果,据此本文引入了一个基于均质区域自适应分割的改进的K-CFAR检测算法,将图像分割为不同大小的一系列均质区域,并分别对各个均质区域使用一个改进的K-CFAR检测器对船只目标进行检测。最后,使用Radarsat-1数据和Envisat ASAR数据对本文算法进行了验证。实验表明,本文提出的方法能够有效地凸显弱目标,增加检测准确性,降低检测的虚警概率。 相似文献
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针对以离散余弦变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法受数据类型限制的问题(即对复数类型的数据检测效果不好),该文提出了一种改进的人类视觉模型SAR图像舰船检测算法。该算法是以快速傅里叶变换代替离散余弦变换,将SAR图像从空间域变换到频率域;快速傅里叶变换对数据类型要求较低,只要求数据是离散的,并且运行效率更高。然后,采用3种星载SAR数据——ENVISAT ASAR(25m)、Sentinel-1(10m)和Cosmo-Skymed(2.5m)进行对比实验。结果表明,以快速傅里叶变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法的检测性能和效率优于以离散余弦变换为核心的算法、双参数恒虚警率(CFAR)算法和K分布恒虚警率算法。 相似文献
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