基于图像准则的SAR／ISAR相位补偿技术的研究

相位补偿是ＳＡＲ／ＩＳＡＲ的关键技术。本文提出逐级逼近算法,基于图像评价函数,对ＳＡＲ／ＩＳＡＲ中的随机干扰相位进行补偿。我们比较了四种典型的图像评价函数,仿真和实测数据的计算结果表明,逐级逼迫算法是一种有效的计算方法。同时,在四种图像评价函数中,以最小Ｓｈａｎｎｏｎ熵准则性能最好,它能确保对未知信号中干扰相位的正确估计。     

波束扫描合成孔径雷达成像处理

本文主要研究了滤束扫描合成孔径雷达的杨像处理方法，分析了ＳＣＡＮＳＡＲ的工作原理、信号格式、信号结构和信号参数限制，成像处理算法包括块数据成像算法和块图像拼接算法两部分，频谱分析法和时域频域混合相关法被用于数据成像，块图像的拼接是利用时间有系剪裁块图像再顺次拼接，计算机仿真验证了本文提出的ＳＣＡＮＳＡＲ信号格式和成像算法的可行性。     

PFA算法与RMA算法成像机理的比较

在ＳＰＯＴＬＩＧＨＴＳＡＲ的各种成像算法中,聚焦的准确性是影响ＳＡＲ成像质量的关键所在。在建立ＳＰＯＴＬＩＧＨＴＳＡＲ数据搜集及成像处理的数学模型基础上,比较了两种ＳＰＯＴＬＩＧＨＴＳＡＲ成像算法ＰＦＡ和ＲＭＡ的性能,并通过计算机仿真进行了分析和比较。     

快速模幂算法及其硬件实现

ＲＳＡ公开密钥加密技术是目前使用最广泛的加宽技术。文章提出了快速并行的算法,使ＲＳＡ公开密钥加密速度提高了很多。模乘算法是模幂算法的核心,基于Ｍｏｎｔｇｏｍｅｒｙ算法,提出了一种改进的快速高基模乘算法,该算法求出了乘法的最终积,使得乘法和模减运算同时进行,并且所有的运算是以字节为单位。模幂算法采用从右到左扫描指数的方法,可以使得两次模乘运算同时进行。算法的硬件结构由模乘控制器、模幂控制器、数据寄存     

ORACLE数据库性能优化

ＯＲＡＣＬＥＲＤＢＭＳ已在各行业得到了广泛的应用和关注。本文对ＯＲＡＣＬＥＲＤＢＭＳＶ６．０的运行机制进行了分析，并对数据库规范化设计、数据参数调整、ＳＱＬ优化等优化系统的方法进行了讨论。     

稀布阵综合脉孔径雷达发射波束形成的实验结果

本文介绍了稀布阵综合脉冲孔径雷达（ＳＩＡＲ）的实验系统，简介了ＳＩＡＲ发射波束形成的基本原理，并给出了该雷达目前所取得的实测数据处理结果。该结果对ＳＩＡＲ系统给予了原理性验证。     

未来NASA空间载SAR飞行计划

ＮＡＳＡ计划在不久的将来实现两个沿地球轨道的雷达探测飞行计划－航天飞机雷达地形测量（ＳＲＴＭ）和ＬｉｇｈｔＳＡＲ。航天飞机载的ＳＲＴＭ系统将使用干涉测量合成孔径雷达（ＩＦＳＡＲ）技术提供一个全球化数字地形图。ＳＲＴＭ由ＮＡＳＡ和国家成像及测绘置联合发起。ＬｉｇｈｔＳＡＲ将利用新技术降低为地球科学研究及民用获取ＳＡＲ数据需的各种费用并进行商业应用。ＬｉｇｈｔＳＡＲ由ＮＡＳＡＥＹ ＡＤＷ ＡＡＯＧＬＷ     

VSAR：一种高分辨率海洋成象雷达系统

速度合成孔径雷达（ＶＳＡＲ）是一种概念型高分辨率海洋成象合成孔径雷达传感系统。ＶＳＡＲ不仅可以利用多元ＳＡＲ系统收集的数据提取被观察区域的雷达反射率,还可以提取每个象素中散射体的径向速度。这是通过利用多幅ＳＡＲ图象中所包含的相位信息才得以实现的,而不是象传统ＳＡＲ那样只利用大小信息。ＶＳＡＲ试图利用这种速度信息补偿传统ＳＡＲ系统中潜在的速度失真并重建海洋反射率。我们介绍了ＶＳＡＲ系统的基本理论及其     

多视极化合成孔径雷达图象的分类和极化通道优化

本文提出了一个新的最大似然（ＭＬ）分类算法对多视全极化合成孔径雷达（ＳＡＲ）图象进行分类，给出了应用ＮＡＳＡ／ＪＰＬ机载Ｌ波段四视全极化ＳＡＲ实没数据的试验结果，证明了新算法的有效性。此外，本文还针所提算法应用于部分的多视全极化ＳＡＲ数据中，实现了地貌类型分类的极化通道优化。     

应用预测最小二乘准则的AR模型判阶方法

本文通过多种ＡＲ模型的判阶准则的比较提出了应用最小二乘预测误差的滑窗预测最小二乘（Ｓｌｉｄｉｎｇ Ｗｉｎｄｏｗ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ，ＳＷＰＬＳ）判阶准则。采用这种准则的主要优点除了准确的判阶性能外，对于时变ＡＲ模型具有良好的跟踪特性，同时算法容易在线实时处理。文中主要对时变模型参数和时变模型阶数的多种情况进行了判阶模拟，验证了文中提出的滑窗最小二乘预测判阶准则的有效性     

基于小波变换和分段DPCM混合编码的多光谱遥感图像压缩算法

多光谱遥感图像的压缩要利用图像谱内及谱间的相关特性。该文在分析多光谱图像谱内和谱间相关特性的基础上,提出了对多光谱遥感图像进行压缩的分段 DPCM和 SPIHT相结合的混合压缩算法,即首先利用分段 DPCM算法去除谱间冗余,再利用高效的 SPIHT小波压缩算法对预测误差图像进行编码。实验取得了令人满意的效果,证明了该算法的有效性。     

A random-field model-based algorithm for anomalous complex imagepixel detection

Random-field model-based algorithms for the detection of anomalous pixels associated with complex valued imagery may be essential to robust focus of attention, target detection, and curing. The described algorithm includes the fitting of a specific class of causal, two-dimensional autoregressive random-field models to image data over specified estimation windows, and then subsequent construction of prediction error samples over specified detection windows. Statistical testing of the calculated prediction error samples is then used to localize anomalous image pixels. Experimental results obtained from running the described algorithm on SAR (synthetic aperture radar) imagery are included.     

利用对比度最大化实现SAP图像自聚焦

以对比度作为衡量图像聚焦程度的标准，研究了一种新颖的SAR图像自聚焦算法。该方法从图像域出发，通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型，从而改变聚上至图像对比度最大，完成相位误差的校正。对比度最大化算法的突出优点是无须在图像域分离出强点目标，因而特别适用于无任何明显特征的图像。仿真及实测数据处理结果证明了该方法的可行性。     

基于Sobel算子的图像边缘检测研究

在图像处理中,提出了一种新的边缘检测算法,该算法首先对由Otsu算法所得图像进行形态学的去除孤立像素和闭运算操作,然后再用Sobel算子进行边缘检测,最后将所得图像与用Sobel算子直接对原始图像进行边缘检测的图像相加。最后用MATLAB对数字图像和红外图像都进行了仿真。仿真结果表明,该算法改善了单一的用Sobel算子检测对垂直与水平方向敏感,其他方向不敏感的不足,提高了Sobel边缘检测算子的性能,具有良好的检测精度。此算法不仅适用于数字图像还适用于红外图像。     

Spatial compression of Seasat SAR imagery

The results of a study of the techniques for spatial compression of synthetic-aperture-radar (SAR) imagery are summarized. Emphasis is on image-data volume reduction for archive and online storage applications while preserving the image resolution and radiometric fidelity. A quantitative analysis of various techniques, including vector quantization (VQ) and adaptive discrete cosine transform (ADCT), is presented. Various factors such as compression ratio, algorithm complexity, and image quality are considered in determining the optimal algorithm. The compression system requirements are established for electronic access of an online archive system based on the results of a survey of the science community. The various algorithms are presented and their results evaluated considering the effects of speckle noise and the wide dynamic range inherent in SAR imagery     

基于NSST的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像具有不同的特点,提出一种新的基于非下采样剪切波变换（NSST）的红外与可见光图像融合算法.算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解,得到低频子带图像和各尺度各方向的高频子带图像;然后对低频子带图像采用一种基于显著图的低频融合规则进行融合,而对高频子带图像的融合,结合人眼视觉特性,采用一种基于改进的区域对比度的融合规则;最后,对融合的低频子带图像和高频子带图像进行NSST逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能够有效地综合红外与可见光图像中的重要信息,融合效果要优于一般的基于NSCT、NSST的图像融合方法.     

Resolution Enhancement of Multilook Imagery for the Multispectral Thermal Imager

This paper studies the feasibility of enhancing the spatial resolution of multilook Multispectral Thermal Imager (MTI) imagery using an iterative resolution enhancement algorithm known as Projection Onto Convex Sets (POCS). A multiangle satellite image modeling tool is implemented, and simulated multilook MTI imagery is formed to test the resolution enhancement algorithm. Experiments are done to determine the optimal configuration and number of multiangle low-resolution images needed for a quantitative improvement in the spatial resolution of the high-resolution estimate. The issues of atmospheric path radiance and directional reflectance variations are explored to determine their effect on the resolution enhancement performance.     

一种基于间隙度特征的SAR图像车辆目标鉴别算法

该文提出一种新的基于间隙度(lacunarity)特征的高分辨率SAR图像车辆目标鉴别算法,用以去除检测阶段的自然杂波虚警。文中着重分析了高频区车辆目标和自然地物后向散射强度不规则性的差异,其中与自然地物相比,车辆目标像素集合在灰度图像上表现为较强的不规则性和较大的间隙尺寸。基于这一特点,利用分形理论提取间隙度特征来定量估算待鉴别目标像素强度分布的不规则性和间隙大小,并以此实现鉴别处理。最后,采用X波段的两种实测图像数据验证了该文算法,结果显示该特征具有较好的鉴别性能。     

High-Resolution 2-D Cloud-Top Advection From Geostationary Satellite Imagery

This paper introduces a hierarchical mesh-based tracking algorithm designed to retrieve two-dimensional cloud-top advection to near-pixel resolutions from geostationary satellite imagery. The algorithm associates each cloudy pixel in the current image with pixel locations in the previous and subsequent images corresponding to the equivalent location within the same cloud. Such a product resembles a high-resolution cloud-derived wind field but explicitly incorporates the effects of cloud growth, deformation, and dispersal. Within the algorithm, cloud advection is represented by the topological transformation of a rectangular mesh. An iterative procedure progressively refines the spatial resolution of an initially coarse mesh until image pixel resolution is reached. The algorithm has been validated using Geostationary Operational Environmental Satellites (GOES) infrared imagery     

一种基于勒让德拟合的SAR 后向投影自聚焦算法

对于合成孔径雷达(SAR)成像来说,后向投影(Back Projection, BP)算法是一种十分重要的时域成像方法。然而现有的自聚焦算法都是基于频域成像算法开发的,无法直接用于BP 聚焦图像的误差相位估计。针对这一问题,该文提出一种适用于BP 图像的自聚焦算法。该算法以图像锐度函数为目标函数,以待估计的相位校正值为自变量,通过坐标下降最优化算法循环迭代获得它们的最优估计。在问题求解中,该算法利用勒让德多项式来拟合目标函数,使得每次迭代的最优解可以解析地获得,避免了低效的线搜索过程。基于仿真数据和实测数据的实验验证了该算法的精确性和有效性。