融合Ratio边缘信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种融合边缘和区域信息的变分水平集合成孔径雷达图像分割方法.该方法不需要去除相干斑噪声的预处理过程,利用具有恒虚警特性的Ratio算子提取合成孔径雷达图像的边缘信息,并与无边缘活动轮廓模型结合建立合成孔径雷达图像分割能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,采用变分水平集方法求解演化方程,实现了合成孔径雷达图像的分割.分别采用模拟和真实合成孔径雷达图像对该方法进行了验证,实验结果表明,该方法实现了合成孔径雷达图像中目标与背景的正确分割,具有较好的边缘定位能力.     

融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种基于区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法。该方法根据SAR图像的区域统计特征和边界梯度信息,建立SAR图像分割能量泛函模型;通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程;采用水平集方法求解演化方程,实现了SAR图像的分割。分别采用模拟和真实SAR图像对该方法进行了仿真。实验结果表明,该方法能充分利用SAR图像特征,不需要去除相干斑噪声的预处理过程,实现了对图像中目标与背景的正确分割。     

有监督的水平集高分辨SAR图像分割方法

针对基于统计模型的水平集SAR图像分割中参数估计耗时较多的问题,提出了一种有监督的高分辨SAR图像分割方法.该方法将Fisher分布和Gamma分布分别作为高分辨SAR图像的目标和背景统计模型,结合水平集方法推导了SAR图像分割水平集函数的能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,实现对高分辨SAR图像的...     

Edge Detection Algorithm of SAR Images with Wedgelet Filter

Based on the analysis of the characteristics of synthetic aperture radar (SAR) images, a new edge detection method is proposed. The wedgelet transform is introduced into the area of SAR image speckle reduction for it can provide a nearly optimal representation for images in the horizon class. The wedgelet filter has good ability in keeping edge and speckle reduction. Then, a ratio edge detector is applied after a process of speckle reduction. The experimental results show that the method outperforms substantially others visually.     

Design method for bandwidth and synthetic aperture time in GEOSAR

The complex relative motions between the Radar platform and the targets are more complex in geosynchronous Synthetic aperture radar (GEO SAR). The assumption that range and azimuth are uncoupled in Low-Earth-Orbit SAR does not hold in GEO SAR. The common calculation method for bandwidth and synthetic aperture time cannot be used in GEO SAR. In this paper, a method suit able for GEO SAR is proposed to design imaging parameters including the bandwidth and synthetic aperture time. First, a resolution analysis method with analytical expression is deduced based on geometrical mapping, and then based this expression, the bandwidth and the synthetic aperture time are optimized to meet the resolution's needs on value and shape (close to a circle). Finally, a design example in a GEO ellipse orbit is given, and the resolution analysis result corresponds to the image obtained by the Back Projection (BP) method. The designed bandwidth and synthetic aperture time are also provided. Simulation results validate the effectiveness of the proposed method in the GEO SAR system design.     

一种SAR图像相干斑噪声抑制新算法

为抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声,同时有效保护SAR图像的边缘特征,给出了相干斑噪声在小波域的一种加性转换噪声模型．并以此模型为基础,提出了一种非下采样小波包分解下自蛇扩散与改进L1-L2联合优化相结合的相干斑噪声抑制新算法．该算法利用非下采样小波包变换对SAR图像进行多层子带分解,然后对低通子带系数进行自蛇扩散滤波,并将滤波处理后的系数作为原SAR图像在小波域的局部均值估计,再以此局部均值为基础,利用改进的L1-L2联合优化对其他各高频子带系数进行自适应软阈值收缩滤波去噪．最后通过重构滤波后的各子带系数实现SAR图像相干斑噪声抑制．实验表明: 与经典的空域Kuan滤波算法、P-M扩散滤波算法及基于非下采样小波变换的Γ-WMAP算法相比,本算法在SAR图像的相干斑噪声抑制与边缘保护方面均取得了较好的效果．     

机载条带SAR图像绝对定位方法研究

在不考虑地形起伏的情况下,基于机载条带合成孔径雷达（SAR）图像的无参考点定位,建立了机载条带SAR图像绝对定位的模型,推导了SAR图像绝对定位的公式体系,并分析了载机的高度、航向角以及载机经纬度误差对SAR图像绝对定位精度的影响．最后,结合实际机载SAR成像相关参数,验证了该绝对定位方法的正确性,并对绝对定位误差进行了分析,给出了一些有用的结论．     

基于SAR图像的道路损毁信息提取

提出了一种基于多时相SAR图像的道路损毁信息提取方法。该方法首先采用粒子滤波进行道路中心线提取,针对山区的复杂环境对图像预处理和粒子滤波过程进行了调整,能正确识别山区道路中心线;然后,根据道路损毁在SAR图像中的特征,建立了道路损毁模型,实现了道路损毁信息提取。实验结果表明,该方法提取的道路损毁信息准确度大于80%。     

机载条带SAR F.Leberl扩展模型无参考点定位

针对机载合成孔径雷达(SAR)条带成像模式,基于距离多普勒(RD)算法,建立了F. Leberl扩展模型,推导了不考虑地形起伏情况下基于该模型的图像无参考点定位公式体系,分析了多普勒参数估计误差、斜距及载机高度测量误差对定位精度的影响,并通过仿真给出了有用的结论.     

基于MMSE-T的合成孔径雷达图像超分辨率重建

针对雷达目标图像,提出一种基于阈值最小均方误差（MMSE-T）的超分辨率重建方法,并对其性能进行了分析、比较和评估.介绍和分析了雷达成像模型及常用的超分辨方法.以及MMSE-T改进算法及其具体实现方法.以MSTAR合成孔径雷达（SAR）实测图像为例,给出其超分辨结果,同时基于输出信噪比（SNR）指标,对其性能进行了比较与评估.实验表明：MMSE-T超分辨率方法在无须事先已知原始场景先验知识的情况下,可实现对原始场景的准确重建,同时具有较好的噪声抑制作用,可用于高分辨率一维距离像、合成孔径雷达、逆合成孔径雷达及实波束成像等雷达图像目标信息的开发.     

基于局部相似性测度的SAR图像多层分割

针对谱聚类算法计算复杂度高,不适用于合成孔径雷达图像分割的问题,利用谱聚类算法与权核k均值之间的等价性,提出一种基于局部相似性测度的SAR图像多层分割算法．首先提取图像中每个像素的小波纹理特征,利用每个像素点的纹理特征计算各自的局部尺度参数,进而构造像素点之间的邻接关系,然后利用最近邻规则对此邻接关系进行逐层合并,进行基础聚类和逐层细化实现像素点聚类,最终得到图像的分割结果．对人工纹理图像和SAR图像的分割结果表明了新算法避免了传统谱聚类算法对尺度参数的敏感性,获得了更优的分割性能．     

基于参数化模型的水平集SAR图像多区域分割方法

提出了一种基于参数化模型的水平集合成孔径雷达（SAR）图像多区域分割方法。该方法采用改进的Edgeworth展开式自适应地对SAR图像统计信息进行拟合。由于无需预先估计SAR图像待分割区域的概率密度函数,因此该方法更适用于多区域分割。该方法根据分割区域数量,将改进的Edgeworth展开式嵌入到对应个数的能量泛函模型中,并给出水平集方法求解过程及数值实现方案,最终实现图像多区域分割。实验结果表明,同其他水平集方法相比,该方法能获得更高的分割精度,更适用于多区域分割。     

一种基于最大全变差准则的SAR图像自聚焦算法

研究了一种基于信号全变差的合成孔径雷达图像自聚焦算法．该方法从复图像域出发,通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型,改变图像的聚焦程度直至一维像的全变差达到最大,从而完成误差校正．同最小熵法相比,该自聚焦算法计算量较少,更易实现．     

多极化SAR图像目标的智能识别应用研究

针对小样本集的多极化合成孔径雷达(SAR)图像目标,提出利用迁移学习、多极化SAR图像增广以及网络架构适应性改进,实现了多极化SAR图像目标端到端的智能分类识别;利用实测机载全极化SAR目标图像进行了实验.实验结果表明,与传统机器学习SVM方法相比,基于多极化SAR深度学习方法所包含的多个神经网络隐含层能自适应地提取目标高层语义特征,其目标分类识别精度更高,从而验证了本文深度学习方法用于多极化SAR图像目标识别分类的有效性.     

Road network extraction in classified SAR images using genetic algorithm

Due to the complicated background of objectives and speckle noise, it is almost impossible to extract roads directly from original synthetic aperture radar(SAR) images. A method is proposed for extraction of road net-work from high-resolution SAR image. Firstly, fuzzy C means is used to classify the filtered SAR image unsupervis-edly, and the road pixels are isolated from the image to simplify the extraction of road network. Secondly, according to the features of roads and the membership of pixels to roads, a road model is constructed, which can reduce the extraction of road network to searching globally optimization continuous curves which pass some seed points. Final-ly, regarding the curves as individuals and coding a chromosome using integer code of variance relative to coordi-nates, the genetic operations are used to search global optimization roads. The experimental results show that the al-gorithm can effectively extract road network from high-resolution SAR images.     

SAR图像的边沿检测方法研究

针对合成孔径雷达(SAR)图像的特点,利用小波变换的高频分量能反映边沿细节的特性,提出了一种结合小波变换、中值滤波、自适应门限判决和微分梯度算子的边沿检测方法。实验结果表明,该方法具有良好的边沿检测效果和稳定性。     

姿态图像缺失情况下的SAR目标识别

针对目标姿态图像缺失的情况,提出通过姿态图像合成的方式增加训练集的姿态覆盖程度,并将扩充后的图像也用于训练目标分类器.受稀疏表示模型的启发,建立了一种合成孔径雷达图像姿态合成模型.该模型根据少量已知姿态的图像,线性组合出缺失姿态下的近似图像.在运动和静止目标获取与识别数据集上的实验表明,通过合成缺失姿态下图像的方法可有效提升目标识别的精度,特别是在训练数据集中姿态缺失严重时,文中方法提升尤为明显.     

一种机载MIMO雷达地面运动目标成像方法

针对传统机载合成孔径雷达（SAR）对地面非合作运动目标成像中存在的运动补偿难题,通过空间并行采样获取目标散射信息,提出了一种机载MIMO雷达的高分辨成像方法.与机载SAR不同在于该成像方法采用单次快拍的方式,从而可避免对非合作运动目标进行运动补偿.同时采用单次快拍成像方法可避免传统SAR方位向上长时间多脉冲采样积累,提高了信息获取的实时性.仿真结果证实了所提出方法的可行性.     

脉内聚束SAR方位高分辨率宽测绘带成像

针对星载合成孔径雷达(SAR)方位高分辨与宽测绘带之间的矛盾,提出脉内聚束SAR模式实现高分辨宽测绘带成像．建立了脉内聚束SAR模型,分析了脉内聚束SAR回波信号特性,得出脉内扫描技术会导致不同方位子场景上散射点相互叠加引起距离模糊的结论．针对该距离模糊,利用俯仰维多孔径进行空域滤波解模糊;并分析了地形起伏对成像结果的影响．脉内聚束SAR利用脉内扫描获得更长的合成孔径,以此实现高的方位分辨率; 同时在采用低脉冲重复频率的情况下,获得宽测绘带,从而实现了高分辨宽测绘带成像．仿真实验结果验证了该方法的有效性．