基于正则化变分模型的SAR图像增强方法

讨论合成孔径雷达（SAR）图像的噪声抑制与分辨率增强问题.建立偏微分方程抑噪方法与正则化点增强方法相结合的正则化变分模型,该模型同时具有偏微分方程模型的抑噪优势和正则化模型的分辨率增强优势.在图像的背景区域采用偏微分方程模型进行噪声抑制,而在图像的目标区域,先采用后向扩散方程进行锐化,然后再采用正则化模型进行分辨率增强,使整幅图像的处理结果均得到优化.此外,在偏微分方程抑噪模型的构造上,结合SAR成像的工程背景,提出了基于SAR图像幅度信息的前向-后向扩散方程,使方程能有效抑制图像背景区域的噪声并锐化目标边缘.大量的试验结果表明该方法能有效增强目标的强散射点,显著抑制噪杂波区的噪声.     

SAR图像分辨率的统计判别准则

提出了合成孔径雷达(SAR)图像分辨率的统计判别准则。经典的瑞利分辨准则是一个基于人类视觉感知的分辨准则，存在一定的理论缺陷，在SAR图像应用中也存在两个严重问题：没有体现噪声对成像系统分辨能力的影响；没有考虑利用复图像来分辨目标；这些不足限制了SAR图像的应用效能。通过对分辨性能的分析，认为SAR图像的目标分辨问题本质上是一个假设检验问题，进而建立了分辨的假设检验模型，提出了SAR图像分辨率的统计判别准则。分别针对功率图像和复图像的目标分辨，得到了明确的分辨率与信噪比的关系、分辨率与目标相对相位的关系这两个主要结论。这些结果对于SAR系统设计、SAR图像超分辨处理及SAR图像应用都有重要意义。     

广义形态滤波实现星载SAR图像斑点噪声抑制

提出了实现高分辨率星载SAR单视图像斑点噪声抑制的广义形态滤波法.它以广义形态滤波器实现斑点噪声的抑制,并加以点目标的检测和保持,获得高空间分辨率和高辐射分辨率的SAR单视图像.最后用实际数据进行实验,验证了算法的有效性.     

合成孔径雷达参数化成像技术进展

传统合成孔径雷达(SAR)成像可视为点目标散射模型约束下数据空间到图像空间的映射。然而,真实目标多为延展目标,与传统线性成像处理中的点目标散射模型存在失配,会导致SAR图像表征失真。常见的现象是使延展目标多呈现为孤立强点,阻碍了基于SAR图像的目标辨识等应用。SAR参数化成像技术是为解决上述模型失配问题而诞生的一种非线性成像方法,特点是兼顾点目标和延展目标的散射模型。具体来说,是通过利用不同类别目标的回波或图像的相位与幅度特征对观测角度的敏感性,辨识目标类型,反演目标散射参数,进而根据目标散射的参数化模型,重建目标图像的技术。在对延展目标成像时,可获得比传统线性成像方法更好的图像质量。该文主要介绍了线型延展目标的参数化成像技术,对应真实场景中的孤立强点和连续边缘,深入讨论了基于回波域、图像域的参数化成像技术和试验结果,展望了未来SAR参数化成像技术的发展趋势。      

SAR图像增强的前向-后向扩散方程方法

本文研究SAR图像域去噪和增强处理问题．通过构造符合SAR成像工程背景的扩散系数矩阵，提出了基于SAR图像幅度信息的前向．后向扩散方程，同时设计了相应的快速算法．该方法能有效增强目标的强散射点，显著抑制噪杂波区的噪声，保护目标．并利用3dB主瓣宽度和辐射分辨率对计算结果进行评价，计算结果表明该方法的有效性。     

基于图像质量指标的SAR干扰效能评估研究

合成孔径雷达通过距离向的脉冲压缩技术和方位向的合成孔径天线实现距离维和方位维的高分辨率。文章在建立对点目标成像模型的基础上，引入SAR图像质量评估指标，用峰值旁瓣比和积分旁瓣比来定量地评价有源噪声压制干扰对点目标成像的干扰效果，并就几种典型的噪声压制干扰样式对SAR的干扰进行了计算机仿真。     

图像域正则化特征增强SAR成像方法

通过分析SAR成像过程和正则化特征增强方法的特点，提出了一种在图像域进行正则化特征增强的成像方法。实验结果表明，本文方法能较好地抑制旁瓣和噪声，提高SAR图像的对比度，保护目标并提高图像的分辨率，且计算量比传统方法大大减小，有效提高了计算效率。     

基于稀疏先验的光学及SAR图像的分辨率增强统一框架

研究了基于稀疏型先验的光学及SAR图像的分辨率增强的统一框架.在定义稀疏型先验的基础上,分析了稀疏型先验与分辨率增强的关系,并从参数估计的角度解释了为什么稀疏型先验的合理利用可以实现分辨率增强.其次给出了光学及SAR图像的统一观测模型.再次给出了光学及SAR图像先验模型的统一描述.最后给出了光学及SAR图像分辨率增强的目标函数构造的统一形式.并结合光学图像和SAR图像,在不同数据域的先验信息,分别构造各自的目标函数,实现图像分辨率增强.     

SAR图像乘性噪声模型分析

从SAR相干成像的物理散射机制出发,SAR乘性噪声模型认为SAR图像的每个分辨单元强度是由该单元中地物的RCS被一个强度服从单位均值(均值为1)指数分布的乘性噪声调制而成。即可以认为SAR图像是场景中地物的RCS和单位均值指数强度分布噪声的乘积。利用实测SAR图像数据库,首先证实了SAR图像中乘性噪声模型比加性噪声模型更合理。然后,在每个目标/姿态区间提取图像模板,估计每个目标切片对应的乘性噪声,对每类目标的乘性噪声分布进行直方图拟合,并采用拟合优度检验评估了拟合精度,结果表明:乘性噪声确实能用单位均值指数分布较精确描述,这也进一步证实了乘性噪声模型的正确性。最后,给出了分辨率变化(9.6m～0.3m不同)和视角变化(两种不同的视角)时单位均值指数分布对SAR乘性噪声直方图的拟合实验,结果表明单位均值指数分布对于分辨率参数和视角参数变化的情况下都是SAR乘性噪声的较精确模型。     

一种新的SAR超分辨成像方法

提出了一种新的合成孔径雷达(SAR)超分辨成像方法。首先在图像域获得散射中心特征参数的初始估计，然后在相位历史域利用非线性回归模型的参数估计方法获得散射中心特征参数的高精度估计，最后依据相位历史域SAR点散射模型，生成更大尺度的相位历史数据，对得到的相位历史数据成像即得到了更高分辨率的SAR图像。仿真计算结果表明，该方法能够快速稳定实现，同时具有良好的超分辨性能。     

基于最小熵的SAR干扰图像配准与评估研究

噪声干扰前后SAR图像的有效配准是判断其受干扰程度、计算图像相关性的前提,也是开展SAR对抗效果评估的基本环节。针对SAR对抗试验中噪声干扰前后机载平台航次一致性难以精确保证的问题,提出了一种基于最小熵子域相关法的SAR干扰图像配准策略。首先,按照一定的搜索方法在干扰前后的SAR图像中进行相关子域选取;然后,按照最小熵准则进行SAR干扰图像配准;最后,分析推导了配准性能与受干扰程度之间的关系。仿真实例验证了该配准策略的有效性。     

SAR图像点目标的检测

分析了在均匀杂波回波功率服从 Gamma分布条件下 SAR点目标检测 ,推导了点目标虚警概率和检测概率与阈值系数关系 ,提出了检测点目标阈值系数选择根据和方法。在杂波均值估计方面 ,提出了以全局均值代替局部动态均值。实际测试结果表明所提出的检测方法在检测效果和计算量方面都优于双参数恒虚警检测算法     

An exhaustive criterion for estimating quality of images in electrical impedance tomography with application to clinical imaging

This study proposes a versatile criterion for estimating quality of images in electrical impedance tomography. The point spread function (PSF) is calculated throughout the domain based on the scattering of energy as responses to a small anomaly spirally moved from the centre to the boundary. The proposed PSF is a measure of weighted spatial variance (WSV) of the conductivity over the whole domain. For each element, the weighting factor is a normalized multiplication of the area of that element by its square intensity. The WSV collectively incorporates all image attributes, i.e., spatial resolution, artifact, amplitude response, positioning error and shape deformation. The location of artifacts, which significantly influences reconstructed images in reality, is taken into account as well. The results illustrate that the proposed measure is more tolerant than existing criteria in evaluating performance of EIT systems in both theory and practice.     

小波包域值法去除合成孔径雷达图像斑点噪声

合成孔径雷达(SAR)图像的斑点噪声使图像的解译能力明显降低,影响了SAR图像的应用,去除图像斑点噪声是SAR图像处理及应用的前提。去除的方法在图像域有很多,在频率域,也有基于FFT变换和小波变换的许多方法。文中根据沙漠地区的SAR图像的特点,对基于图像域和频率域的几种滤波方法进行了比较,提出了一种基于小波包变换的SAR图像斑点噪声去除方法,结果表明该方法既去除了斑点噪声,又保持了边缘特征信息。     

直角坐标多级后投影聚束SAR成像算法

在局部极坐标系下,快速多级后向投影算法(FFBPA)可以以较低的采样率对子孔径成像,但在不同局部极坐标系之间需大量的2维图像域插值实现图像融合。相比极坐标系,图像融合在直角坐标系下更容易实现。但在直角坐标系下进行子孔径成像的奈奎斯特采样率较高,这将影响直角坐标系下的成像效率。该文针对此问题提出一种谱压缩技术,通过对距离时域和距离频域两次补偿,大幅压缩了直角坐标系下子孔径成像的方位谱宽度。该文算法具有堪比原始后向投影算法(BPA)的成像质量和优于FFBPA的计算效率,且能够应用于非线性轨道SAR。最后通过星载0.1 m仿真实验和机载0.2 m实测实验验证了算法的有效性。     

基于压缩感知的连续场景稀疏阵列SAR三维成像

该文提出一种基于压缩感知的连续场景稀疏阵列SAR 3维成像方法。利用多孔径观测结构,使SAR复图像在频域和变换域具备稀疏性,将压缩感知(CS)方法引入频域和变换域的信号处理过程中,实现高分辨率3维成像,获得与满阵成像结果相同的成像质量。该文方法适用于随机稀疏阵列,可减少对高程向阵型的设计约束,为孔径综合处理后无法获得满阵条件下实现对地成像提供了可能。仿真试验验证了该文方法的有效性。     

基于相位近似的双基地SAR波数域成像算法

双基地SAR系统的目标回波信号斜距历程与单基地SAR存在本质差异,因而单基地成像算法无法直接应用于双基地系统。为此该文提出对双基地SAR点目标脉冲响应函数二维频谱的相位项做一阶近似,由此推导出双基地SAR波数域成像算法。通过对点目标与面目标的成像仿真得到的成像结果及其质量评估指标表明:该算法可以在大基线长度、大斜视角的情况下实现高分辨成像。     

基于lk范数的SAR复图像域正则化方法分析及改进

正则化方法通过增加先验信息约束实现合成孔径雷达(SAR)图像的超分辨和噪声抑制,为目标识别提供了更高质量的图像信息。该文通过对基于lk范数的SAR复图像域正则化方法迭代过程的分析,揭示其增强分辨率的内在机理,并针对原有方法在不同强度散射点条件下分辨率提高不一致的问题,提出采用可变的正则化参数对其进行改进。仿真数据和MSTAR实测数据的实验结果证实了改进方法的有效性。