并行计算在SAR图像处理中的应用

基于并行计算在高性能计算中的优势并根据SAR图像处理的特点,探讨了并行计算在SAR图像处理中的应用.给出了SAR图像并行处理的一般过程,并用具体例子作以说明,同时也给出了如何提高SAR图像并行处理效率的一些措施.     

IDL在海洋微波遥感数据处理中应用

针对海洋微波遥感数据的特点与处理存在的问题,介绍了基于交互式数据语言(IDL)进行应用程序的开发方式,提出IDL处理海洋微波遥感数据的过程与方法,并给出应用实例。结果表明,利用IDL处理海洋微波遥感数据是一种可行的技术方案,并且能够较好地平衡性能与开发周期之间的关系。     

并行计算技术在地球物理非线性反演中的应用

随着地球物理学及非线性反演技术的发展,数据量的增加,处理步骤的复杂,地球物理反演对计算与存储方面的需求持续上升。面对种种挑战,并行计算无疑是一个很好的解决方案。本文总结了四种常见的并行计算模型,并阐述了如何构建适合于地球物理反演的并行计算环境与模式。     

基于IDL的林业遥感图像可视化技术研究

随着空间科技的发展,借助遥感图像开展森林资源调查和监测逐渐成为了解森林资源现状及发展趋势的主要手段。结合林业遥感图像检测典型问题实例,通过对IMG遥感影像的数值模拟和计算结果的可视化,设计并实现了基于IDL的林业遥感图像分类与可视化系统。结果表明,IDL 面向矩阵的特性和强大的数据可视化能力是林业资源检测和林业遥感图像可视化的理想工具。     

实时SAR成像系统矩阵转置方法研究与实现

合成孔径雷达（SAR）是一种高分辨率成像雷达,而矩阵转置是实时SAR成像信号处理中一个很重要的操作,矩阵转置的效率高低将直接决定整个SAR成像信号处理系统的性能。对于矩阵转置,可采用行进列出或列进行出、两页式或三页式转置等方法进行处理,但这些方法处理时间较长,转置效率较低。在现有矩阵转置方法的基础上,提出了一种新的矩阵转置方法。在实际硬件平台上利用提出的矩阵转置方法进行了实时SAR成像处理,所得结果的矩阵转置效率为78%,整个SAR成像处理时间为10秒。测试结果表明,该方法对解决矩阵转置问题是行之有效的。     

极化SAR影像边缘检测综述

极化合成孔径雷达（SAR）图像包含目标丰富的散射信息,在边缘检测中具有重大的潜力。对极化SAR影像边缘检测问题进行了系统的研究,从单极化SAR出发,分析了极化SAR边缘检测问题,对已有的方法进行了分类总结,重点介绍了极化SAR边缘检测的最新进展,指出了当前存在的问题,对极化SAR边缘检测的发展趋势进行了展望。     

基于分布差异的多时相SAR图像变化检测

结合SAR的后向散射特性和成像特点,利用交叉熵给出一种基于Edgeworth多项式的分布差异法检测不同时相的SAR图像变化区域。该方法采用Edgeworth多项式拟合SAR图像的密度分布,利用交叉熵计算两幅图像的差异指数,获得的差异图像能较好地反映图像变化情况,抑制了SAR图像固有的斑点噪声影响,采用CFAR分割差异图像得到的变化检测结果表明该方法具有高检测率、低虚警率的特点。     

并行计算在动态模式识别中的实现和应用*

研究一种针对最近提出的动态环境下的机器学习理论——确定学习理论的算法实现,提出一种采用并行计算实现确定学习理论中的动态模式识别的方法。利用并行计算中的OpenMP多核编程环境,采用曙光16核服务器为硬件平台,实现对动态模式识别算法的快速性。同时,以压气机Mansoux模型为应用背景,把确定学习理论的动态模式识别方法应用到压气机旋转失速/喘振的快速检测中,利用多核并行计算实现了从包含多种旋转失速/喘振模式的模式库中快速识别当前模式的方法,为文章中方法提供了一个有效的验证。     

利用Mahalanobis距离的SAR图像溢油识别

利用合成孔径雷达（SAR）可在日夜及全天候条件下进行高分辨率溢油监测的优点,提出了一种基于特征向量的SAR图像溢油识别方法。在暗区边界确定的SAR图像中进行量算,得到特征向量,并采用Mahalanobis距离对目标物进行识别。经实验验证,选取的特征值数量合理,且对于判定是否为溢油效果明显;利用Mahalanobis距离进行判别,算法清晰,且准确率达到96%以上;与其他溢油判定方法相比,附加条件较少,且利于在计算机上编程实现。     

一种新的SAR图像无监督分割方法

马尔可夫随机场（MRF）在SAR图像分割中有着广泛的应用。由于合成孔径雷达（SAR）图像本身所固有的相干斑噪声的影响,传统方法很难获得准确的分割,因此提出了一种新的基于MRF（Markov Random Field）融合Gaussian-Hermite矩（GHM）的SAR图像无监督分割算法。利用Gaussian-Hermite矩的不同阶矩作为SAR图像特征得到初始分割;将得到的初始分割结果作为MRF随机场的先验模型,通过引入一个基于两成分权重参数的能量函数,利用最大后验概率（MAP）得到最终的分割结果。通过对合成图像及SAR图像分割实验结果的比较,表明了该方法在误分率、抗噪性以及视觉效果上具有更好的效果。     

基于融合的SAR图像机场跑道边缘提取

结合SAR（合成孔径雷达）图像的特性,提出一种基于融合的SAR图像中机场跑道边缘提取新方法。该方法同时采用串行融合与并行融合两种方式,对同一地区机场的2幅不同SAR图像进行处理。提出了融合MRoA算子与MSP-RoA算子和形态学开、闭运算以及融合多幅结果图的思想,通过真实SAR图像实验,证实了该算法能够较准确和全面地提取出机场跑道边缘。     

基于改进轮廓波变换的SAR图像增强

针对轮廓波变换（contourlet transform）中进行拉普拉斯金字塔分解时,所得的带通图像在奇异性点附近产生振荡,影响图像去噪的效果,提出一种改进的轮廓波变换。通过改进拉普拉斯金字塔分解,可消除轮廓波变换带通图像边缘附近的震荡。提出了基于改进轮廓波变换的SAR图像增强算法。实验结果表明,该算法在有效抑制SAR图像噪声的同时,较好地保持了图像边缘细节。     

基于多尺度特征融合的SAR图像分割

由于存在相干斑噪声的影响,给SAR图像分割造成很大的困难,提出一种基于多尺度特征融合的SAR图像分割方法。该方法利用快速离散curvelet变换提取图像的纹理特征,利用平稳小波变换提取图像的统计特征,将两种多尺度特征融合成高维的特征向量,采用模糊C均值聚类的方法进行分割。在仿真SAR图像和真实SAR图像的分割实验结果表明,提出的方法优于单独采用小波变换进行SAR图像分割的方法,在消除均质区内碎块的同时,使得边界更为精准和平滑。     

基于NSCT域邻域收缩的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像受到相干斑噪声的干扰,严重影响了SAR图像的后续处理的问题,提出一种在非下采样轮廓变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）域将中值滤波和邻域收缩法相结合的SAR图像去噪算法。该算法对原始SAR图像进行NSCT分解,得到低频子带和高频子带图像,对低频子带使用中值滤波处理以去除低频子带中的低频噪声,利用NSCT分解系数之间的相关性,使用邻域收缩法对子带图的系数进行收缩,以消除高频子带中的高频噪声。实验证明,该算法与小波域邻域收缩去噪算法和NSCT硬阈值去噪算法相比,在去噪性能和视觉效果方面均有所提高,在消除噪声同时可以较好地保护纹理细节信息。     

基于高亮模型匹配的SAR建筑物高度反演方法

针对高分辨率SAR图像中的建筑物高度提取问题,提出了一种基于高亮模型匹配的建筑物高度反演方法。通过对建筑物的成像特征进行分析构建出高亮特征模型,建立模型与SAR图像之间的匹配度函数,运用多种群遗传算法对匹配度函数进行优化搜索出最优的高度参数。基于模拟和实测SAR图像的实验结果表明该算法可以用于SAR图像建筑物高度反演,并具有较高的反演精度。     

基于多智能体遗传的SAR图像变化检测

针对传统进化算法在SAR图像变化检测时,容易陷入局部最优,收敛速度慢,耗时过长,为了解决这些问题,提出了一种无监督的多智能体遗传SAR图像变化检测方法。利用对数比值法对预处理后的图像构造差异影像,并对差异影像进行中值滤波处理,把它的灰度值作为输入信息,通过多智能体遗传算法搜索全局阈值,根据全局阈值得到变化检测结果。仿真结果表明,该算法与GA、ICSA相比,分类准确,收敛快速,效率更高。     

基于SIFT特征的异源遥感影像匹配方法研究

由于不同传感器、多时相、多分辨率、多波段的遥感图像的光谱特征、空间特征、纹理特征等存在较大差异,为影像匹配带来了困难。针对异源遥感影像成像机理的不同特点,从影像特征角度,引入尺度不变特征变换(Scale-Invariant-Feature-Transform,SIFT)方法,实现光学影像、SAR影像和多光谱影像间的匹配;针对SIFT单向匹配算法的不足,引入匹配约束,采用双向匹配策略对其优化,提高了匹配的可靠性。实验表明,该算法具有稳定、可靠、快速等特点,适用于存在光谱特征、空间特征、纹理特征等差异的异源遥感影像的高精度匹配。     

基于遗传规划的SAR图像目标识别

针对SAR图像目标的特征,采用新的Hu不变矩和仿射不变矩的组合作为特征矢量,设计了一种基于遗传规划的SAR图像目标识别算法。该方法不需要数据先验知识,通过自身的学习就能快速发现数据和数学表达式之间的联系。通过对MSTAR数据中的3类目标进行仿真实验,获得了较好的识别率。     

基于冰情图的极地SAR海冰图像分割

冰情图在极区安全航行、气候研究等方面具有重要价值,但其存在不能提供像素级的定位信息、对密集度的估计较粗略等缺陷。基于此,提出一种基于冰情图的边缘保持区域型MRF分割方法。依据冰情图从SAR图像中提取子图像,进行SRAD滤波、分水岭初始分割、区域型MRF分割,合并各子图像得到最终分割结果,实现人工解译和计算机解译的结合,得到像素级的结果,具有物体边缘定位准确、分割效率高、可并行化处理等优点。实验结果表明,该方法对极区SAR海冰图像均具有良好的分割效果。     

SAR图像中的黄河主溜线提取

黄河主溜线的提取可为防洪堤的设计、管理以及防灾决策等提供科学可靠的依据,对黄河的生态环境建设、治理和堤岸的稳固也都具有十分重要的意义。这里利用SAR全天候、全天时成像的优势,依据主溜区与非主溜区波浪差异的物理特性,基于现代谱估计方法提出了一种黄河主溜线的提取方法。通过实际SAR数据实验,验证了算法的有效性。