混合Gamma拖尾Rayleigh分布的高分辨SAR图像建模

提出一种基于乘积模型的统计模型,称为混合Gamma拖尾Rayleigh分布模型。在该模型中,利用拖尾Rayleigh分布对相干斑进行建模,使模型可以精确地拟合高分辨率合成孔径雷达SAR图像相干斑的尖峰和拖尾的特征;同时引入混合Gamma分布对高分辨SAR图像雷达散射截面积(radar cross section,RCS)复杂起伏特性进行表征。基于Mellin变换,推导出混合Gamma拖尾Rayleigh分布对数累计量参数估计公式,提高了参数估计精度,从而实现了对高分辨率合成孔径雷达SAR图像的精确建模。最后通过真实SAR图像对本文提出的模型与已有模型进行比较。试验结果表明,本文提出的模型能够对不同的高分辨率合成孔径雷达SAR图像进行统计建模,并且具有较高的拟合精度。     

高分辨率SAR图像杂波模型对比研究

本文针对高分辨率SAR图像的陆地场景,开展Normal分布、Rayleigh分布、LN分布、Weibull分布和Gamma分布模型的对比拟合实验。通过K-S法检验每种模型对不同SAR场景杂波数据的拟合精度,并通过Gamma Map滤波简单说明杂波模型在斑点噪声抑制方面的应用。结果表明,Gamma Map滤波效率高于其他的传统方法。     

基于混合Gamma拖尾Rayleigh分布的高分辨SAR图像建模

针对已有统计模型无法精确刻画高分辨率SAR（Synthetic Aperture Radar合成孔径雷达）图像的统计特征的问题,本文提出一种基于乘积模型的统计模型称为混合Gamma拖尾Rayleigh分布模型。在该模型中,我们利用拖尾Rayleigh分布对相干斑进行建模,使模型可以精确拟合高分辨率SAR图像相干斑的尖峰和厚尾的特征;同时我们引入混合Gamma分布对高分辨SAR图像RCS（Radar Cross Section雷达散射截面积）复杂起伏特性进行表征。基于梅林变换,我们推导出混合Gamma拖尾Rayleigh分布对数累计量参数估计公式,提高参数估计精度,从而实现对高分辨率SAR图像的精确建模。最后我们通过真实SAR图像对本文提出的模型与已有模型进行比较。试验结果表明,本文提出的模型能够对不同的高分辨率SAR图像进行统计建模,并且具有较高的拟合精度。     

基于小波系数统计特征的SAR图像恢复

基于小波系数统计特征，提出了一种SAR图像恢复方法。首先将对数变换后的SAR图像进行平稳小波分解，基于小波系数统计特征，用α—stable分布分别对纯净信号和噪声建模，估计出各部分模型参数后，用MAP估计器对处理后的SAR图像进行非线性处理来恢复出纯净图像。实验结果表明，该方法能在抑制噪声的同时最大程度地保持纹理细节。     

局部统计活动轮廓模型的SAR图像海岸线检测

首次将局部统计活动轮廓模型引入SAR图像海岸线检测问题中,提出了一种基于局部统计活动轮廓模型的SAR 图像海岸线检测方法。首先利用C-V模型进行粗分割,消除局部统计活动轮廓模型对初始轮廓线设置要求严格的限制,然后提出了一种基于G⁰分布的局部统计活动轮廓模型,进行精细分割。该模型采用G⁰分布对轮廓线上每一点的邻域进行统计建模,增强了模型数据拟合能力,提高了海岸线检测精度,加入水平集函数惩罚项,消除了重新初始化过程。实测SAR图像实验表明,本文方法可用于精确海岸线检测。     

一种改进人类视觉的SAR图像舰船检测方法

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。     

区域Gamma混合模型的SAR图像分割

针对传统Gamma混合模型用于SAR图像分割时忽略像素间空间相关性,导致分割结果不连续并产生大量误分割的现象,提出了区域Gamma混合模型的SAR图像分割算法。首先对图像进行分水岭分割,得到过分割区域块,然后将其作为输入样本进行基于Gamma混合模型的聚类,在模型的参数估计过程中进一步考虑区域间的空间相关性,设计邻域因子融入到迭代过程,得到邻域加权类分布概率。该算法充分利用像素间的空间相关性,能够降低噪声对分割结果的影响。通过合成图像和真实SAR图像的实验表明,本文算法能够实现SAR图像的准确分割。     

基于贝叶斯框架和Gamma分布的SAR图像分割

图像分割作为图像处理的关键步骤之一,一种高精度的SAR图像分割方法在图像分析与解译中显得尤为重要。根据SAR图像的统计特性,本文主要研究基于贝叶斯框架和Gamma分布的SAR图像分割方法,分别以单一Gamma分布概率模型和Gamma混合模型定义像素属于聚类的或然率;此外,基于马尔科夫随机场理论定义像素与其邻域像素标号间相互作用关系,并以此作为先验概率;然后,根据贝叶斯定理得到像素属于聚类的后验概率。最后,分别基于上述两种方法对模拟SAR图像及真实SAR图像进行分割实验。结果表明,Gamma混合模型较单一Gamma分布能够更加准确地描述SAR图像分布特征,得到高精度的分割结果。     

一种新的SAR图像相干斑抑制算法

合成孔径雷达(SAR)图像会受到相干斑噪声的污染,对SAR图像的后续处理产生了很大影响.提出一种基于快速离散曲波变换(FDCT)抑制合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声的方法.先通过FDCT把SAR图像变换到曲波域中,得到曲波系数,再应用自适应阈值算法估计不同尺度、不同方位曲波系数的阈值,分别对曲波系数进行硬阈值和软阈值化处理,最后通过FDCT反变换恢复出图像.对单视SAR原始图像进行处理,并与小波去噪方法进行各种量化比较,结果表明,Curvelet滤波器要比Wavelet滤波器效果好,软阈值算法的效果比硬阈值算法好.基于FDCT的SAR图像相干斑去噪,不仅抑制相干斑能力比较强,而且在目标的边缘及纹理信息的保持上也有很大的优势.     

几种卫星合成孔径雷达影像配准算法的比较研究

复数影像配准是卫星合成孔径雷达干涉数据处理中的重要步骤之一,影像配准精度将直接影响干涉条纹图的质量和由此提取的高程或位移结果的精度。文中利用上海地区ERS-1/2影像数据进行实验,对比分析了三种方法的配准质量和运算效率,试验结果表明:在配准质量方面,相干系数法最高,相位差影像平均波动函数法次之;而在信噪比较低的情况下,最大频谱法的配准质量优于相位差影像平均波动函数法。在运算效率方面,相位差影像平均波动函数法的运算效率最高。     

深度学习的极化合成孔径雷达影像语义分割

针对现有极化合成孔径雷达影像语义分割方法存在的缺点,且该方向深度学习研究较少的问题,该文以国产机载全极化MiniSAR系统为依托,首先,对极化合成孔径雷达原理和基于深度学习的极化合成孔径雷达影像语义分割方法进行了分析;其次,使用实验数据对该方法的分割精度进行了验证分析,单类分割最大像素精度达94.61%,全类均交并比达到86.83%,结果证明了该分割方法的可行性和准确性;最后,为进一步提高极化SAR影像语义分割精度,在样本制作、提升效率、矢量化等方面提出了建议。     

Modified range-Doppler processing for FM-CW synthetic aperture radar

The combination of compact frequency-modulated continuous-wave (FM-CW) technology and high-resolution synthetic aperture radar (SAR) processing techniques should pave the way for the development of a lightweight, cost-effective, high-resolution, airborne imaging radar. Regarding FM-CW SAR signal processing, the motion during the transmission of a sweep and the reception of the corresponding echo were expected to be one of the major problems. In FM-CW SAR, the so-called stop-and-go approximation is no longer valid due to the relatively long sweeps that FM-CW radars transmit. The main effect of the continuous motion is a Doppler frequency shift throughout the SAR observation time. This Doppler frequency shift can be compensated for by modifying the range migration compensation.     

滑坡灾害监测的圆弧合成孔径雷达大气相位校正方法

地基圆弧合成孔径雷达通过形变值测量实现滑坡预警,是一种重要的滑坡灾害监测遥感手段。大气相位校正影响形变值测量精度,是长时间稳定监测的关键技术。本文提出一种基于网格划分的两阶段大气相位校正方法。该方法通过特征提取及分类获得永久散射点,基于此实现监测点的自动筛选;利用网格估计大气相位,有效降低运算量,提高了计算效率;结合空间滤波和时间序列滤波,保证了大气相位估计的准确性。实测数据处理结果表明了该文所提方法在大气相位校正方面的有效性。     

Investigation for planimetric accuracy of airborne synthetic aperture radar

The airborne SAR images were tested for geometric accuracy in order to assess the suitability of present airborne radar systems for topographic mapping. Images were transformed to terrain coordinate system using 2-D conformal, affine and polynomial transformations. Standard error in positional discrepancies at check points show that the geometric fidelity of present airborne SAR system is compatible with planimetric mapping requirements at 1∶50,000 and smaller scale.     

Adaptive inverse synthetic aperture radar imaging for nonuniformly moving targets

A novel adaptive inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging technique is proposed for targets with nonuniform motion. The proposed algorithm is referred to as the generalized range-Doppler (GRD) ISAR imaging technique and is based on the fractional Fourier transform (FRFT). By utilizing this technique, clear ISAR imaging can be achieved for nonuniformly moving targets without involvement of complex motion compensation. Simulation results have proved that the new algorithm is robust and also computationally efficient as compared with previously reported algorithms such as joint time-frequency (JTF) imaging.     

一种高分辨率卫星影像自动云检测方法

针对多数已有的卫星影像云检测方法利用云独特的光谱特征、构造指数图像进行云识别的方法,对传感器、环境参数、云层类型等比较敏感的问题,提出了一种改进HIS模型的高分辨率卫星影像自动云检测方法,以有效弥补传统纹理分析方法计算精度低、效率低下的问题.采用两景国产高分二号遥感影像进行试验.结果 表明,该方法错误率低于5％、查全率高于92％、查准率高于95％.     

多源高分辨率遥感影像自动匹配算法

提出一种基于同名直线约束的多源高分辨率遥感影像自动匹配方法。对影像建立高斯滤波模型去噪,然后进行边缘检测,在边缘影像上进行Hough变换,通过端点检测的方法来获取直线;通过粗匹配参数进行同名直线粗匹配,应用梯度模型对同名直线进行精匹配;对影像提取特征点,特征点经过同名直线约束后,在对应影像上利用同名直线约束建立匹配范围。采用最小欧式距离准则在给定范围内提取初始同名点;利用RANSAC算法剔除错误同名点对,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,与传统的SIFT匹配算法比较,方法具有可靠性好、提取同名点数量多的优点。     

加速迭代硬阈值ISAR稀疏成像

加速迭代硬阈值(AIHT)作为一种压缩感知(CS)算法,具有计算复杂度低、内存占用小的特点,在较小数目的观测下,经过有限次迭代便能获得较好的重建效果。因此,本文将该算法应用到逆合成孔径雷达(ISAR)稀疏成像,对该方法的具体特征和适用性进行了详细分析。仿真结果表明,在相同信噪比和回波脉冲数条件下,基于AIHT的ISAR成像方法,相比于稀疏贝叶斯算法(SBL),在重建时间上缩短了至少2个量级;相比于迭代加权最小二乘法(IRLS)和平滑l0范数算法,在重建质量上提高了约3倍。经实测数据处理结果验证,在1/4原始脉冲数条件下,该方法仍具有良好的聚焦性能和压低旁瓣效果。