一种基于Bayesian准则和MRF模型的SAR图像滤波方法

提出了一种新的斑点噪声的滤波方法,该方法基于小波分解的框架,采用小波域隐MRF模型,计算图像中表征像素纹理特征的隐状态参数的后验概率,以此后验概率作为权重因子对传统GammaMAP滤波算法进行改进。该算法被用于模拟SAR图像和真实ERS 1图像的Speckle抑制。试验结果表明,与传统Gam maMAP算法相比,本文提出的方法能更好地抑制Speckle,并保持图像细节。     

一种基于极化距离测度的SAR变化检测方法

本文在经典的极化分类Wishart距离基础上提出了一种对变化敏感的极化距离测度,发展了相应的多时相极化SAR变化检测方法。以北京地区的多时相全极化RADARSAT-2影像进行了实验,对比分析了提出的极化距离测度与各个极化通道后向散射系数对数比值对不同类型地物变化的区分能力,结果表明,提出的极化距离测度不仅对所有的变化类型均有良好的检测作用,而且对变化区域有更高的区分力。这说明本文提出的极化SAR变化检测方法具有广泛的应用价值。     

一种改进三维块匹配的SAR图像去噪方法

针对BM3D算法对合成孔径雷达图像的乘性相干斑噪声抑制导致图像细节信息丢失的问题,提出一种改进相似性度量的BM3D算法.在对相干斑噪声模型分析基础上,采用对数变换使BM3D算法适用于SAR图像去噪,并从相似图像块划分的权重计算方法入手,引入皮尔逊相关系数改进相似性度量准则,从而提升相似图像块匹配准确度.实验选取永城部分地区Sentinel-1A影像数据,并对该算法和其他几种滤波算法进行了对比分析,结果表明本文算法能有效去除斑点噪声,同时保留图像边缘细节信息.     

一种改进的SAR图像方位模糊抑制方法

SAR图像中强散射物体的方位模糊像会形成虚假影像,进而对SAR图像的解译造成严重影响。本文在分析国内外已有算法优缺点的基础上,针对理想滤波器方位模糊抑制算法和基于天线主瓣占优强度约束的方位模糊抑制算法存在的问题,提出了一种只对方位模糊像有影响的区域实施方位模糊抑制处理的方法。该方法先利用多普勒带宽内低模糊区域图像对原始图像实施空间域滤波处理,确定明显方位模糊能量区域;而后针对该区域,利用低模糊图像对原始图像幅度进行约束,从而实现对原始图像的方位模糊抑制处理。最后,通过试验验证了该方法的有效性。     

一种基于特征分类辨识的SAR图像目标检测方法

该文给出了一种基于特征分类辨识的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像目标检测方法。用恒虚警（Constant False Alarm Rate,CFAR）和扩展分形（Extended Fractal,EF）方法对SAR图像进行目标检测后用面积和峰值能量比算子辨识目标和背景杂波,去除一部分虚警,用小波域主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）对每个检测窗口内的图像提取特征向量,用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对提取得到的特征向量进行分类,辨识目标和背景杂波,完成目标检测。使用ADTS数据对该方法进行验证和分析,实验结果表明,经过特征分类辨识后,在检测率不变的情况下,虚警数目显著降低。因此,该方法是一种有效的SAR图像目标检测方法。     

一种从SAR影像到光学影像的翻译方法

光学传感器在夜晚和云雨天气难以成像,合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）虽然能够全天时、全天候工作,但其成像难以理解,对此提出利用SAR影像翻译为光学影像的新思路来弥补二者的缺陷。给出了遥感影像翻译定义,提出一套包含图像理解、目标转换等环节的影像翻译技术流程。通过支持向量机分类、种子填充和基于样本的纹理合成算法等手段实现SAR影像典型目标向光学影像的转换与表达。最后,利用该方法实现了ENVISAT-ASAR转换为Landsat TM,ALOS PALSAR转换为GeoEye的两类影像翻译,并利用SAR影像翻译结果修补光学影像空缺。影像翻译和补缺实验证明了SAR影像翻译为光学影像的可行性和有效性。     

一种基于级联滤波算法的SAR图像噪声抑制方法

提出了一种基于偏微分方程与增强Lee滤波级联算法的SAR图像相干斑抑制方法,利用偏微分方程的边界检测特性和增强Lee滤波方法的分区域处理特性,在保持图像细节的基础上有效抑制图像中的相干斑噪声。     

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。     

一种结合上下文与边缘注意力的SAR图像海陆分割深度网络方法

海陆分割对于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像海洋目标检测、海岸线提取等任务具有重要意义。针对实际应用中多分辨率SAR图像海陆分割难题,提出了一种基于上下文与边缘注意力的海陆分割方法。该方法利用通道注意力机制融合不同尺度和层次的上下文特征,设计了边缘提取支路提供边缘信息,进一步提高了海陆边界的分割准确率。同时,构建了基于高分三号卫星数据的多分辨率SAR图像海陆分割数据集,该数据集涵盖了多个分辨率,包括港口、岛屿等多种海陆边界类型。并基于所构建的多分辨率SAR图像海陆分割数据集,对所提网络的有效性和各模块的作用进行了实验分析。实验结果表明,所提网络的整体预测准确率和平均交并比分别达到了98.21%和96.47%,能够较好地完成海陆分割任务。     

一种多孔径SAR图像目标检测方法

提出了一种多孔径SAR图像目标检测方法,充分利用SAR图像幅度和相位信息来区分人造目标和杂波。由于人造目标的回波能量往往集中在部分方位角范围内,当该部分方位角范围所对应的多个子孔径图像中存在目标时,其局部相关性较强,因此,该方法利用多个子孔径图像之间的相干系数检测目标。实验结果表明,该方法有效地提高了目标检测概率,同时降低了虚警概率。     

基于pLSA和Topo-MRF模型的SAR图像分类算法研究

针对大多数分类方法未能同时考虑图像与特征、类别与特征、类别与类别之间关系的问题,提出了一种基于潜在语义分析(pLSA)和拓扑马尔可夫随机场(Topo-MRF)模型的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的分类算法。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类

基于四分量散射模型提出了一种多极化SAR(synthetic aperture radar)图像非监督分类算法。与Freeman三分量散射模型不同,四分量散射模型在Freeman三分量的基础上增加了螺旋散射分量(helix),该分量反映了复杂地貌和不规则城市建筑的散射机理,可以用来处理复杂的场景图像。算法强调了初始分类的重要性,在初始分类中考虑了混合散射机制像素的存在,从而提高了分类结果的精确度。聚类过程中,采用由四个散射分量组成的特征向量进行迭代聚类。为了实现算法的完全非监督,利用特征向量给出了一种新的聚类终止准则。NASA/JPL实验室AIRSAR全极化数据分类实验结果表明,该算法具有较好的分类效果,并获得了较高的分类精度。     

基于多特征加权的SAR影像舰船检测优化方法

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）影像辐射定标中角反射器布设受限等问题,提出一种利用通讯信号塔辅助求解SAR影像绝对辐射定标常数的方法。首先根据信号塔独特的几何结构特征,分别对上下两部分建立等效简化模型;然后利用物理光学法求解两部分等效模型的雷达截面积（radar cross section, RCS）,并叠加得到信号塔模型整体RCS;最后根据信号塔整体RCS,使用积分法求解SAR影像中信号塔脉冲响应能量及绝对辐射定标常数。为了验证所提方法的准确性,选取了4类常见类型的信号塔分别建立对应的等效简化模型并求解其对应RCS,同时利用FEKO软件仿真这4类信号塔。将所提方法实验结果与FEKO软件仿真结果进行对比,发现所提方法能够节约大量仿真所需时间,提升计算效率;对真实SAR影像进行绝对辐射定标常数求解,并与标称定标常数进行对比,结果表明,所提方法具有可行性和有效性。     

一种基于曲线SAR的三维目标特征提取与自聚焦新算法

曲线合成孔径雷达（Curvilinear Synthetic Aperture Radar,简称曲线SAR）是一种新的三维成像模式，通过让载机作曲线飞行，曲线SAR系统能同时在方位维和高度维形成大的合成孔径。本文提出一种曲线SAR的三维目标特征提取和自聚焦新方法。新方法是建立在一种灵活的接收数据模型之上的参数化的新方法。仿真实验证明了所提方法的有效性。     

基于欺骗式动目标的SAR干扰技术研究

针对军事运动目标的保护问题，提出了基于欺骗式动目标的SAR干扰方法，该方法根据收到的雷达信号，调制不同的散射强度和位置信息，模拟产生多个虚假的运动目标，避免了静止场景不能干扰动目标成像的缺点。分析了雷达位置确定误差对欺骗式动目标干扰效果的影响，给出了一种干扰机的布阵方法。仿真证明，欺骗式动目标干扰方法可以达到保护运动目标和向被干扰雷达提供虚假信息的目的。     

基于DEM的SAR图像模拟

首先阐述了研究基于数字高程模型(DEM)的SAR图像模拟的重要性。然后针对SAR图像的几何特点,并顾及地面坡度、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,设计了基于强度积分的SAR图像模拟方案。根据Leberl构像模型计算SAR图像的像点坐标,采用强度积分策略对各点处的强度进行模拟,并进行归一化处理。通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性。     

利用特征选择自适应决策树的层次SAR图像分类

提出了一种新的基于特征选择自适应决策树的层次分类算法,用于合成孔径雷达（synthetic apertureradar,SAR）图像的分类。采用Joint Boosting算法选择出最适用于各类的特征组合,并自适应地搜索构造出一个由两类分类器构成的层次分类器,利用特征选择结果和自适应决策树进行了SAR图像的学习和推理,实现了自动分类,在国内首批极化干涉SAR数据上的实验证明了本算法的有效性。     

基于高分SAR影像的城市用地变化检测

SAR技术的发展使得该技术在人们生活和生产中发挥着越来越重要的作用,而且高分辨率SAR影像的使用推动了SAR技术在各个方面的研究和应用,其中对城市用地的变化监测效果十分明显。本文采用4景前后时间相差11个月的Terra SAR-X数据,运用对数比值法构造差异影像,最后使用马尔科夫随机场模型提取出城市建筑物用地变化区域。最终得到的结果与人工目视解译结果的重合率达到80%以上,表明该方法行之有效,可以推广生产。     

基于Roberts梯度与HIS色彩空间的SAR图像伪彩色编码

针对SAR灰度影像信息不丰富,不利于解译识别的问题,提出了一种基于Roberts梯度与HIS色彩空间的SAR图像伪彩色编码算法。首先,计算SAR图像的梯度图像,并确定梯度阈值T;然后,比较像素梯度与阈值的大小,大于阈值的像素按照Roberts梯度方法编码,否则按照基于HIS色彩空间方法编码;最后,对两种编码结果进行合成,得到最终伪彩色SAR图像。利用TerraSAR-X影像数据进行了实验验证,结果表明:本文研究的方法均能达到很好的伪彩色编码效果。