SAR相干斑噪声的抑制

研究了相干斑噪声抑制技术，提出了(1)增强小波软阈值相干斑噪声抑制方法．考虑SAR杂波复杂情况，不同类型的区域滤波要求不同，将小波软阈值滤波方法与SAR杂波特点结合．(2)增强小波维纳相干斑噪声抑制方法．基于合成孔径雷达图像杂波结构，结合小波变换和自适应维纳滤波提出了新的抑制SAR图像相干斑噪声方法，该方法能够较好保留杂波边缘和点目标．实验表明这两种相干斑噪声抑制方法能够获得比较满意的效果，并且增强小波维纳方法略优于增强小波软阈值方法效果．     

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．     

不同小波基下的SAR图像相干斑抑制性能分析

分析了合成孔径雷达(SAR)图像中相干斑(Speckle)的统计特性。基于小波变换(WT),给出了一种多尺度的Speckle滤波方法,该方法利用小波分解后的HH分量(低频分量)作Speckle抑制,得到图像Speckle的相当大的改进。文中还对不同的小波基进行了理论分析,并利用实验数据,从等效视数(ENL)角度进行了比较,证实了不同小波基下该方法对Speckle具有较好的抑制性能。     

一种适合于边缘保存的混合噪声抑制方法

为了解决边缘检测和混合噪声抑制之间的矛盾,基于小波变换、图像边缘检测的高频能量保存(HFPP)方法和抑制加性高斯白噪声的互能量交叉(MPC)方法,提出了一种结合中值滤波和互能量交叉(M&MPC)方法.该方法主要基于中值滤波适合于冲激性噪声抑制,而小波滤波适合于加性高斯白噪声抑制的特点.模拟实验结果表明,HFPP方法可以很好地检测图像主要边缘,而利用M&MPC方法可以改进混合噪声的抑制能力,该方法可以在边缘检测精确度和混合噪声抑制之间达到最佳折衷.     

一种基于小波变换的SAR图像斑点噪声抑制方法

给出了一种抑制合成孔径雷达斑点噪声的方法,它以小波多分辨分析理论为基础,通过对小波分解后细节子空间像素的幅度值进行处理,来抑制斑点噪声,并且设立适当的阈值对图像的边缘进行增强。使得在噪声抑制的同时达到保留图像边缘结构信息的效果。经过和现有的几种抑制班点噪声的滤波器进行定量和定性的实验比较,由实验结果可以看出使用小波方法处理的图像效果好于其他方法。     

SAR图像滤波的小波域多尺度HMM方法

针对合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声,提出了基于小波域多尺度隐马尔可夫模型(HMM)的去噪方法.该方法首先分析了小波域系数的统计特性,利用B样条小波基所生成滤波器的线性相位性对图像系数进行了统计建模,通过将1D信号的处理技术应用到2D信号,实现了图像系数建模更为准确、参数训练速度更快、斑点噪声抑制更加有效的目的.与常用的几种滤波算法相比,实验结果也表明该方法在平滑噪声和保持有用信号细节两方面均显示出了较好的效果.     

一种基于区域分集的SAR相干斑抑制算法

合成孔径雷达（ＳＡＲ）因为相干成像原理所固有的相干斑噪声是影响其图像质量的主要原因。文中根据ＳＡＲ图像的纹理特征和相干斑噪声的统计特征，提出了一种基于区域分类的相干斑抑制算法。本算法能够完全保留ＳＡＲ图像边缘特征，同时对相干斑具有较好的抑制能力。实验结果表明，本算法处理效果优于目前常用的相干斑滤波算法。     

基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制

根据极化SAR图像的特点,针对传统空域滤波方法总存在降低相干斑与有效保持边缘纹理信息这一对矛盾,探讨了基于独立分量分析的极化SAR图像相干斑抑制技术,研究了两种基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制方法,并分析了其优缺点及应用条件。实验结果表明:基于独立分量分析的方法能有效降低相干斑噪声,较好地保留边缘纹理信息,是一种有效的相干斑抑制方法。     

SAR图像相干斑特征参数假设检验方法

为了快速评估合成孔径雷达（SAR）图像的相干斑质量,选取等效视数（ENL）作为评估指标,给出了单样本参数检验和双样本参数检验两种方法,并用两组实际图像数据进行了实验．实验结果表明,本文方法可以快速准确地判断SAR图像的相干斑质量．     

利用小波变换进行水下图像边缘提取的一种方法

采用小波变换进行水下图像的边缘提取。采用一种简单的小波，利用滤波器组实现了图像的小波分解。并利用相邻尺度间小波系数的相关性和一种非线性函数进行噪声抑制，同时利用小波系数的模极大值来提取边缘点。通过真实水下图像的实验证明了利用小波系数间的相关性进行噪声抑制的可行性和利用小波在噪声抑制的同时进行边缘检测的有效性。     

Simulation of Raw Signal for Spaceborne Synthetic Aperture Radar(SAR)

oINTRoDUCTIoNSpaceborneSARsystemsaredevelopingveryfastintermsoftechnologyandapplicationandthefeasibilityofspaceborneSARhasalreadybeendemonstratedbySeasat,ShuttleImagingRadars,ERS-l,-2andRadarsat,etc[lf'].However,asanimpor-tantremotesensingtool,SARneedsfurtherresearch,andsystemdesignersneedtomorecomprehensivelyunderstandallaspectsaffect-ingSARsystemandimage,andthismakesitnecessarytodevelopamode1forsimulationofrawsignal.Mainly,twomodelshavebeenused,andoneisSARSlMI5loperatingonpulse…     

一种适合逆合成孔径激光雷达的成像算法

逆合成孔径激光雷达是主动式有源成像雷达,能够实现高速运动物体的实时高分辨成像。但传统R-D算法很难得到目标的二维高分辨图像。提出一种适合逆合成孔径激光雷达成像的算法,通过时频分析法分析逆合成孔径激光雷达的回波信号特征,对光外差探测后的回波信号进行重排Wigner分布和Radon变换的处理,估计出目标的运动速度,通过构造有效的补偿因子,实现对目标的二维高分辨率成像。通过仿真实验得到了分辨率更高的图像,验证了此方法的有效性。     

块浮点量化(BFPQ)在星载合成孔径雷达(SAR)回波数据压缩中的应用

ＳＡＲ原始回波信号的相关性较差，因此基于数据相关性的传统压缩方法对星载ＳＡＲ回波信号的数据压缩不再实用。主要研究了块浮点量化（ＢｌｏｃｋＦｌｏａｔｉｎｇＰｏｉｎｔＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ，ＢＦＰＱ）算法的基本理论及其在星载ＳＡＲ回波信号压缩中的应用。采用ＢＦＰＱ算法对ＥＲＳ１回波数据和仿真回波数据进行了压缩并与均匀量化方法进行了比较，实验结果验证了其性能的优越性。     

逆合成孔径雷达的干扰仿真

从逆合成孔径雷达运动补偿的角度对ISAR成像的干扰机理进行了理论分析,并进行了基于ISAR回波真实数据的仿真实验。理论分析和仿真结果表明,只要施加的干扰信号使得运动补偿过程中相邻距离像复包络的相关函数最大值出现误判,就会有效地使ISAR成像失真。然后,将ISAR与普通脉压雷达、SAR的抗压制干扰能力进行了对比,结果表明由于ISAR成像必须经过运动补偿处理,其抗压制干扰能力相对较差。     

基于EMD小波阈值化的SAR图像斑点抑制

为有效抑制SAR图像斑点噪声,提出了基于EMD小波阈值化的斑点抑制方法．该方法首先用EMD方法将含斑点噪声的SAR图像分解为若干层基本分量,对前几个分量用小波阈值化方法进行处理,然后重构图像,从而达到抑制斑点噪声的目的．实验结果表明,该方法同小波阈值方法和二维EMD方法相比,去噪效果较明显,在抑制斑点噪声的同时,较好地保持了边缘和细节信息．     

一种有效的SAR图像目标识别方法

根据不变矩特征提取和支撑矢量机分类的优势,提出了一种有效的SAR图像目标识别方法.首先对样本SAR图像进行预处理。然后提取目标区域的不变矩特征并计算灰度均值,将其组成特征向量训练SVM分类器,最后用训练好的SVM分类器对要识别的SAR图像进行目标识别.采用该方法对一些含有桥梁和坦克的SAR图像进行目标识别实验,取得了较好的识别结果.     

一种合成孔径雷达成像处理的并行算法

提出了一种实现合成孔径雷达(SAR)成像处理的并行算法。该并行算法能有效地实现SAR成像处理的方位压缩和距离压缩的并行处理,因而使SAR的成像处理速度得到较大的提高。理论分析和计算机网络的测试结果表明,该并行算法的并行度和效率都较高。     

Inverse Synthetic Aperture Radar Imaging of Multi-Targets Based on Image Processing Technique

基于图像处理技术的ISAR多目标成像

王勇,冯帅,张庆祥

(哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院,哈尔滨 150001)

创新点说明：

提出一种基于图像域分割处理的多舰船目标ISAR成像算法,创新点如下：

1. 首先应用图像域的一系列处理将稀疏的多目标ISAR图像变为边缘清晰、相互无交叠的多目标轮廓像,进而应用图像域的滤波器实现目标的分离提取,针对分离出的单目标进行精确的聚焦成像。

2. 所用方法解决了速度相近的多目标ISAR成像问题,可有效解决方位向或距离像不可分割目标的分离问题。并在实测数据验证中表现出良好性能。

研究目的：

为解决速度相近的多目标在ISAR成像中难以精确聚焦与有效分割,提出一种基于图像域分割处理的多舰船目标ISAR成像算法。该算法具有一定鲁棒性与自适应性,可对距离相距较近、平动速度相似、三维摆动不同的多目标进行有效分割与再聚焦成像。

研究方法：

1. 对多目标回波数据进行距离压缩,应用积累互相关法及恒定相位差消除法进行整体的初步运动补偿,之后应用RD算法得到多目标的粗成像结果。

2. 对粗成像结果依次进行全局噪声抑制、自适应图像截取、条纹干扰及斑痕噪声抑制、图像空洞填充、几何聚类分割,得到目标各自的轮廓。之后应用该轮廓在复图像域实现目标的分割与提取。

3. 将提取到的目标数据反变换至数据域,重新进行单目标的运动补偿,之后应用RD算法及RID算法（PGCPF）得到不同目标各自的清晰成像结果。

结果：

1. 针对多个相似速度目标（四个舰船目标具有相似的平移运动和不同的三维摆动）进行仿真实验,目标完整分离且成像清晰,说明本文所提出算法的有效性。

2. 应用一段实测双船数据对算法性能做出验证,结果显示分离效果较好,成像较为清晰,说明本文所提出算法具备处理实际场景数据的能力。

结论：

当雷达回波内出现多个目标回波时,由于目标的运动状态差异,导致传统的运动补偿方法无法同时将目标的运动精确补偿,造成成像质量偏低。本文提出一种基于图像域分割处理的多舰船目标ISAR成像算法。该算法经过仿真及实测数据的验证,具备一定的鲁棒性及自适应性。

关键词：图像分割,多目标,ISAR

     

采用Vernier阵技术的SAS图像重建

在采用Vernier阵技术时，为了避免由于等效相位中心(DPC)近似而引起的合成孔径声纳(SAS)图像模糊，提出一种新的数据处理方法，该方法根据收发分置成像的几何特性，采用修正的距离一多普勒算法对单个接收元信号独立进行合成孔径处理，并将独立处理产生的所有图像相干叠加，得到SAS系统的高分辨图像。对DPC近似处理、单个接收元合成孔径处理以及相干叠加处理的计算机仿真结果进行了比较，结果验证了该处理方法的可行性和有效性，并且进一步验证了Vernier阵技术的高分辨特性。     

基于中值滤波与灰度级形态学的综合去除椒盐噪声方法

为了消除图像上的椒盐噪声,并尽量保持图像的清晰度,提出了一种在中值滤波基础上,经过灰度直方图的分析,再采用合适的灰度级形态学运算去除图像中的椒盐噪声的新方法。该方法,既弥补了中值滤波在椒盐噪声概率高的情况下滤噪能力下降快的缺点,又改善了灰度级形态学在椒盐噪声概率高的时候,达不到有效滤噪的不足。实验表明,该方法滤除椒盐噪声效果优于单独使用中值滤波或形态学滤噪,在椒盐噪声概率超过0．2时,这种优势尤为明显。