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2.
多通道SAR具有高度向分辨能力,能够实现叠掩场景的3维重建,但是由于其基线长度有限,利用现有方法进行重建所得高程定位精度往往较差,而且由于叠掩区域散射系数起伏较大,重建结果中存在较多的漏检。针对以上问题,该文提出一种基于地形驻点分割的多通道SAR 3维重建方法,首先通过层析获得场景3维分布的草图,之后通过地形驻点定位及以地形驻点为门限的分割得到不叠掩的数据,最后利用干涉信号处理实现场景的3维重建。该方法结合了多通道SAR的高度向分辨能力和干涉信号处理的高精度,能够更加稳定、精确地实现叠掩场景的3维重建,基于实际场景缩比模型的仿真实验结果验证了该文算法的有效性。 相似文献
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一种改进的基于DEM的机载重轨干涉SAR运动补偿算法 总被引:2,自引:2,他引:0
该文研究了基于DEM(Digital Elevation Model)的高精度重轨干涉SAR运动补偿算法。分析了平地假设及波束中心近似造成的残余运动误差的影响,表明对重轨干涉SAR系统进行基于DEM的高精度运动补偿的必要性。分析了对外部DEM数据精度要求,指出利用低精度DEM数据进行精确运动补偿获取高精度DEM数据的可行性。针对现有基于DEM运动补偿算法的不足提出改进算法。该算法根据载机轨迹偏移和地形起伏自动调节参数,可实现精确且高效的运动补偿。对X波段重轨干涉SAR数据进行运动补偿处理,验证了该算法的有效性及其在精度和效率两方面相比于现有算法的优势。 相似文献
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为有效滤除相干斑噪声和保持图像的结构信息,该文提出了基于尺度空间相关的SAR图像NeighShrink滤波算法。首先,利用所提出的单选择可调参数的尺度空间相关法,检测对数SAR图像经平稳小波变换所得细节子带中分别与噪声相关及与结构信息相关的小波系数。然后,对与噪声相关的小波系数,直接采用NeighShrink算法以获得较好的平滑效果;而对于与结构信息相关的小波系数,则提出加权的NeighShrink算法来达到结构信息保持的目的。仿真实验验证了该文算法的有效性。 相似文献
9.
本文在高分辨率条件下对传统的合成孔径雷达(SAR)图像自动地物分类技术进行了扩展研究.文章首先指出了经典的前馈神经网络模型在SAR图像地物分类中的不足,然后基于径向基神经网络(RBFN),结合混合专家系统,提出了一种变型的网络结构模型,称之为混合双隐层径向基函数网络(MDHRBFN),并将其应用于高分辨率单视单极化的SAR图像地物分类.实验结果表明,基于该模型的分类算法能够将SAR图像较好地区分为人造目标类、自然目标类、背景和阴影,具有比经典RBFN模型更好的分类效果,不但可以应用于SAR图像辅助判读,而且能够为目标识别过程提供潜在目标切片. 相似文献
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本文融合了Beta-prime(BP)模型和Quadratic Gamma discrimination(QGD)分类器各自的优点,给出了一个完整的合成孔径雷达(SAR)图像地物分类算法.通过利用BP模型区分背景杂波和目标,利用QGD分类器区分自然目标和人造目标,可以精确地把SAR图像分成阴影、背景杂波、自然目标和人造目标,在为目标识别过程提供潜在目标切片的同时,也能够提供背景杂波和自然目标的信息. 相似文献