窗口大小对SAR图像滤波效果的影响分析

滤波窗口大小的选择直接影响SAR图像滤波的效果。选择Kuan、Frost与增强Frost以及Lee与增强Lee等滤波算法,分别采用3×3、5×5、7×7、9×9及11×11(像元×像元)等大小的滤波窗口进行处理,以常规图像统计参数、平滑指数和边缘保持指数等为评价指标,对滤波效果进行定量比较。试验表明,5像元×5像元滤波窗口能够取得较好的效果。     

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。     

地震损毁建筑物的高分辨率SAR图像模拟与分析

为了分析汶川地震震后高分辨率合成孔径(SAR)图像的城区建筑物特征,基于实际获取的机载X波段SAR图像,采用电磁模拟方法进行分析和研究.通过对城区的完整建筑和毁损建筑进行三维建模,采用射线跟踪的电磁计算方法和图像域积分的成像模拟方法得到不同受灾程度的建筑物SAR模拟图像.与真实SAR图像对比分析,提出的算法能够分析建筑物结构变化对SAR图像的影响,模拟主要的强散射点,能有效辅助SAR图像进行城区特征分析.     

几何失真对SAR图像匹配的影响及校正方法分析

合成孔径雷达SAR用于图像匹配导航系统,可大大提高导航精度。然而地形起伏和大气干扰等因素使得SAR实时图存在几何失真,降低了匹配性能。通过对SAR实时图几何失真成因分析,提出了一种二维可分离的几何校正方法,并得出方位向几何失真可跟随成像处理预先校正,图像后处理只需校正距离向。利用数字高程模型DEM和正射图模拟得到了3幅具有不同地形特征的SAR实时图,并分别利用3种几何校正方法对其进行统计实验,得到了不同地形SAR实时图几何校正方法选取的准则。     

星载SAR图像的定位精度分析研究

从雷达成像机理出发，详细介绍了星载SAR（Synthetic Aperture Radar）图像的定位算法，并结合仿真的数据和Radarsat卫星的图像，对定位精度进行了分析和研究，研究结果表明，地形起伏、轨道测量误差、回波延时测量误差是影响定位精度的主要因素。在Radarsat卫星本身的系统测量精度范围内，该算法可以使Radarsat图像的定位精度达到600-800m，如果地面站能够提供精确轨道数据，定位精度可进一步提高。     

基于双树复数小波的SAR图像去噪算法

SAR图像相干斑点噪声的存在严重影响了SAR图像的应用效果。本文给出了一种基于双树复小波变换的贝叶斯收缩去噪算法,采用双树复小波获取更多的方向特性,然后借助贝叶斯MAP估计器调整小波系数,达到去除SAR图像斑点噪声的目的。实验证明,本算法在抑制SAR图像斑点噪声的同时有效地保持了图像的边缘信息。     

星载合成孔径雷达回波数据仿真研究

本文对星载合成孔径雷达（SAR）图像仿真方法进行了研究,在分析并建立合成孔径雷达回波信号数学模型的基础上,提出了基于分布目标的SAR回波信号数据仿真,进而提出了一种与传统实现方法不同的SAR原始回波数据的生成方法,并用这种方法进行了初步的建模和仿真,验证了其有效性。     

多方位角图像决策融合的SAR目标识别

提出了一种基于多方位角图像决策融合的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法。对目标切片图像用二维小波分解和主成分分析提取特征向量,利用支持向量机对特征向量进行分类,用贝叶斯方法对目标多幅不同方位角下图像的分类输出进行决策融合,得到最终类别决策。用MSTAR数据库中3个目标进行识别实验,实验结果表明,对3幅以上不同方位角的图像进行决策融合时,该方法可显著提高目标的正确识别率。该方法是一种有效的SAR图像目标识别方法。     

基于HJ-1C SAR数据的辽东湾海冰分类

针对海冰遥感分类问题,使用我国首颗民用合成孔径雷达卫星环境一号星(HJ-1C)图像的S波段VV极化SAR数据进行辽东湾海冰分类,提出了一种针对单极化SAR数据的海冰分类方法。使用基于SAR数据的3种海冰信息作为分类依据,即灰度信息、灰度共生矩阵纹理信息及基于平整冰面积百分比提取的平整冰密集度信息。研究结果表明,平整冰密集度信息是区分碎冰和风致纹理粗糙开阔水的有效信息。使用最大似然法与决策树融合的分类方法可以有效地识别封冻期辽东湾海域的碎冰、平整冰和开阔水3种类型,为海冰分类提供了一种新思路。     

电离层对星载SAR矩形包络线性调频信号的影响

讨论了电离层对星载SAR矩形包络线性调频信号的影响 ,推导出由电离层引起的图像偏移和峰值二次相位误差的计算公式 ,基于这些公式对P ,L ,C 3个波段的影响作了比较分析。结果表明 :电离层对P波段的影响很大 ,对L波段有一定影响 ,对C波段的影响基本可以忽略。     

基于SAR影像的海上石油平台识别方法研究

近年来我国南海油气资源遭到周边国家的掠夺,进行非法海上石油平台的识别对于维护海洋权益是非常有意义的。对海洋石油平台的识别,传统的基于岸基和岛屿站的观测方法范围非常有限;本文结合星载SAR全天时、全天候及免受云雾干扰的优势,尝试了一种基于SAR影像识别海上石油平台的方法。利用多景多时相SAR影像,首先在TerraSAR-X影像中做平台目标的初步识别,然后利用另一景不同时相的Radarsat2 SAR影像作对比,进行舰船目标的排除和初步识别结果的检验。本文以南海地区的三景SAR影像为数据源,共识别出5处石油平台,验证了通过SAR影像识别海上石油平台的可行性。     

SAR雷达色散效应抑制的自适应匹配滤波算法

星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）具备强穿透性和不受光照限制等优势,针对在高频波段星载SAR和地面通信时受色散效应影响,产生的信号畸变、失真、幅度起伏和相位起伏问题,提出了一种基于自适应滤波的校正匹配滤波算法,分析了信号失真的特征,对脉冲波形进行校正。实验结果表明,该算法有效补偿了时间延迟和相位畸变,纠正了脉冲信号波形失真。     

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。     

SAR辐射定标中的地物杂波抑制方法

研究了SAR有源编码辐射定标技术,提出了通过移相器进行方位信号编码,通过混频器进行距离信号调频斜率反向的地物杂波抑制方法;采用RD成像算法获得了分布目标的图像,完成了不同分布和强度的地物杂波与定标参考目标的仿真图像,并采用峰值方法对SAR辐射定标精度进行了定量研究。实验结果证明有源编码辐射定标技术能够有效地抑制地物杂波的影响,提高SAR辐射定标精度。     

SAR图像复合分布船只检测模型

提出了一种基于复合参数分布的SAR图像船只检测模型。模型使用Pearson分布系统模拟SAR图像海洋背景散射分布, Pearson分布系统由4种参数分布组成, 包括Pearson I分布(g)、Ⅲ分布、Ⅳ分布(反g)和Ⅵ分布。模型采用基于β平面的分布选择器确定采用哪种分布来拟合SAR图像海面后向散射分布, 同时利用4种分布, 结合CFAR技术, 建立CFAR方程, 通过解算方程得到检测阈值, 利用阈值进行SAR图像船只检测。通过图像试验验证表明, 该模型检测效果良好, 具有一定的实用价值。     

高分辨率SAR图像中的桥梁识别方法研究

根据高分辨率SAR图像中桥梁目标的特点提出了一种新的桥梁识别算法,主要由水体分割、感兴趣区域确定和桥梁识别三个步骤实现。通过直方图均衡,方便了分割阈值的选取;通过数据采样,提高了识别的有效性;通过目标特征的抽取,保证了识别结果的准确性。识别过程在初级处理中,利用快速算法得到感兴趣区域;在后续处理中利用目标特征对该区域内的潜在目标进行识别,取得了良好的效果。     

利用RD模型和DEM数据的高分辨率机载SAR图像模拟

本文提出一种利用DEM数据基于RD模型的SAR图像模拟方法.该方法选择了Muhleman后向散射系数模型模拟SAR图像的辐射特性,引入SAR成像中的RD模型直接进行几何变换和灰度重采样模拟出SAR图像的几何特征.实验结果分析表明:模拟的SAR图像和真实SAR图像在图像纹理和几何关系上是一致的,而且几何关系可以精确配准到均方根误差为1.3个像素.     

INSAR干涉图滤波处理

合成孔径雷达干涉测量中干涉图的信噪比一般较低,影响了干涉测量产品的精度,因此在后继处理前必须对干涉图作滤波处理。本文在分析干涉图噪声的基础上,探讨了4种有效抑制干涉图噪声的滤波方法。