基于正则化变分模型的SAR图像增强方法

讨论合成孔径雷达（SAR）图像的噪声抑制与分辨率增强问题.建立偏微分方程抑噪方法与正则化点增强方法相结合的正则化变分模型,该模型同时具有偏微分方程模型的抑噪优势和正则化模型的分辨率增强优势.在图像的背景区域采用偏微分方程模型进行噪声抑制,而在图像的目标区域,先采用后向扩散方程进行锐化,然后再采用正则化模型进行分辨率增强,使整幅图像的处理结果均得到优化.此外,在偏微分方程抑噪模型的构造上,结合SAR成像的工程背景,提出了基于SAR图像幅度信息的前向-后向扩散方程,使方程能有效抑制图像背景区域的噪声并锐化目标边缘.大量的试验结果表明该方法能有效增强目标的强散射点,显著抑制噪杂波区的噪声.     

机载多通道SAR运动目标方位向速度和法向速度联合估计算法

对运动目标进行SAR成像时,参数估计是必不可少的。现有算法主要针对运动目标的径向速度和方位向速度进行估计,而对3维运动目标的法向速度无法估计。该文利用L型基线的机载多通道SAR系统,提出一种方位向速度和法向速度的联合估计算法。该算法在距离-多普勒域提取运动目标信号,并利用多幅SAR图像之间的相位差进行方位向速度和法向速度的联合估计。该算法不依赖图像配准,不需要解多普勒模糊,因此具有较高的估计精度和鲁棒性,有较强的实际意义和应用价值。

     

一种多极化SAR舰船目标与方位向模糊鉴别方法

针对SAR图像舰船目标检测过程中存在方位向模糊造成虚警的问题,该文设计了一种基于改进的H//WishartH?非监督分类的多极化SAR图像舰船与方位向模糊鉴别方法。该方法首先提取目标散射回波峰值区域,以该区域的H//Wishart分类结果为初始聚类中心,利用复Wishart分布的最大似然分类器改善分类结果,通过对比分析各散射类型区域的结构鉴别舰船目标和方位向模糊。通过实验表明该方法能有效地鉴别舰船目标与方位向模糊,减少SAR舰船目标检测过程中存在的虚警。      

基于lk范数正则化的SAR图像目标特征增强

增强SAR图像的目标特征对自动目标识别等具有重要意义。该文改进了一种基于lk范数正则化方法，并用于SAR图像目标特征增强。该方法通过开发利用符合SAR图像统计特性的先验知识，构造附加约束，把图像目标特征增强问题规划为形式简单的最优化问题，并利用一种迭代算法进行快速求解。仿真和实测数据计算结果证实了该方法的有效性。     

基于小波域两向二维主分量分析的SAR目标识别

针对合成孔径雷达图像目标识别在图像域进行特征提取时空间维数较高、计算复杂度较大、识别效率较低等问题,提出基于小波域两向二维主分量分析和概率神经网络的SAR图像目标特征提取与识别方法。该方法首先引入二维离散小波变换将预处理后的SAR图像变换到小波域,得到可充分表征目标特征信息的低频成分。然后提取低频子图像的两向二维主分量分析低维特征作为训练样本和测试样本的目标特征,最后由概率神经网络分类器完成目标识别。MSTAR数据实验结果表明,在特征矩阵维数低至6×3(原始图像128×128)的情况下平均识别率高达99.32%,且最高可达99.83%,该方法不但能够有效压缩目标特征维数和提高识别率,还对目标的方位信息具有很强的鲁棒性,可有效应用于SAR图像目标特征提取和识别。     

基于频谱偏移估计的分布式星载SAR提高距离向分辨率的数据处理方法

分布式星载SAR利用不同视角回波信号之间地面散射频谱不同的特性来提高SAR图像的距离向分辨率.其数据处理的关键就是如何将这些不同频段的信号相结合,得到具有更宽频谱的高分辨率图像.本文提出了一种基于频谱偏移估计的分布式星载SAR提高距离向SAR图像分辨率的数据处理方法.该方法的主要思想是在SAR复图像的基础上,通过精确的估计,得到SAR复图像间的距离向频谱偏移量,并根据该偏移量,在频域进行距离向频谱偏移补偿后将图像相加.建立了分布式星载SAR单视复图像的信号模型,推导了基于频谱偏移估计提高SAR图像距离向分辨率的原理公式,给出了基于频谱偏移估计提高距离向分辨率的具体数据处理步骤.最后采用仿真数据验证了理论推导的正确性和数据处理方法的有效性.     

自然场景SAR图像的仿真

提出了一种模拟自然场景的SAR图像的新方法。该方法用双尺度分形模型和小面单元法来模拟自然场景，利用其Kirchhoff近似求得自然场景的后向散射系数；在求回波和图像处理时采用二维FFT，大大减少了计算量。计算机仿真结果显示，该方法能很好地模拟出自然场景的speckle特征和SAR图像的几何畸变现象。     

机载SAR图像方位向几何畸变研究

由于大气干扰等原因,SAR平台很难按照理想航迹飞行,造成了SAR图像的散焦和几何畸变。这些几何畸变主要发生在方位向上,因此SAR图像方位向几何畸变校正对于SAR图像应用具有很重要的意义。本文分析了非理想轨迹对SAR图像方位向几何畸变的影响,对常见的视线误差进行了建模。根据距离建模方法,将视线误差建模为加速模型和正弦模型,并对正弦模型进行了重点分析,推导了它的正交多项式展开,得到了正弦变化模型下方位向几何畸变的预测表达式及校正相位。最后通过仿真试验和实测数据处理结果验证了文中算法的有效性。      

一种SAR与可见光图像压缩感知融合增强方法

针对机载多传感器成像战场态势感知的问题，提出了一种合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)与可见光图像压缩感知融合增强方法。该方法首先对SAR与可见光图像分别进行压缩感知测量，得到压缩测量值，然后通过基于局部权值的融合方法实现对压缩测量值的融合，再利用有序度最优分割法提取SAR图像的强散射目标，最后对融合测量值重建得到初步融合图像，初步融合图像通过目标对比度增强得到最终融合图像。对多组图像进行了仿真分析，视觉及数值结果表明该方法能显著增强融合图像的目标对比度，提升了图像纹理清晰度，较大程度降低了图像融合过程中的数据计算量。     

一种基于局域中心频率的SAR图像舰船方位向速度估计方法

针对现有船速估计算法大多数只能估计出舰船距离向速度的问题,该文提出一种基于合成孔径雷达(SAR)图像局域中心频率的舰船方位向速度估计方法。首先分析了动目标在SAR图像局域多普勒中心频率的变化规律,并推导了利用中心频率变化率估计目标方位向速度的理论公式。然后给出了根据SAR图像局域方位向功率谱的概率密度函数,利用最大似然估计算法估计中心频率变化率的方法。同时,对所提方法的精度与适用性应用性进行分析。最后,通过仿真和实测数据,将该方法的估计结果与直接计算调频率获得的结果进行对比分析。结果表明,相对于调频率法,该方法具有更高的估计精度,验证了所提方法的有效性。     

非线性扩散方程在SAR图像噪声抑制中的应用

将光学图像加性噪声抑制的非线性扩散方程引入到SAR图像相干斑抑制中，通过分析SAR图像的相干斑噪声模型在功率图像域以及功率图像的对数域上的表现特性，说明了基于加性噪声模型的非线性扩散方程在SAR图像噪声抑制中的应用可能性，并由此设计了基于非线性扩散方程的SAR图像噪声抑制算法。计算结果表明，与现有的SAR噪声抑制方法相比，非线性扩散方程方法具有更强的对背景区域的噪声抑制能力，且能更好地保持目标特征。     

基于AOS非线性扩散的SAR图像去噪研究

针对合成孔径雷达(SAR)图像的斑点噪声,介绍了一种基于非线性各向异性扩散的去噪方法,该方法经过加性算子分离(AOS)方案离散可以保证其扩散迭代过程中滤波结果的绝对稳定,并且利用其在消除噪声的同时锐化边界的特点,将之引入SAR图像的斑点噪声抑制问题当中.通过对一幅SAR图像的滤波处理,以及若干衡量滤波算法效果的评价指标,将其与传统的自适应局域统计滤波方法进行分析比较,并得出相关结论,从而证实了该研究提出的AOS非线性扩散滤波法(AOS ND法)抑制SAR图像相干斑的可行性和有效性.     

基于混合迭代滤波的SAR图像相干斑抑制

该文将变窗Lee滤波与自蛇扩散结合,提出了一种抑制SAR图像相干斑噪声的混合迭代滤波新算法,并给出了SAR图像噪声方差的一种有效估计方法。该算法首先估计SAR图像局部统计参量,进而通过改进的变窗Lee滤波对SAR图像进行平滑去噪,接着利用自蛇扩散去除Lee滤波难以平滑的孤立点噪声与边缘噪声。在Lee滤波与自蛇扩散的混合迭代中,Lee滤波的窗尺度随迭代次数的增加而增大,从而在保护SAR图像边缘细节的同时,同质区得到更好平滑。实验结果表明,与已有多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。     

基于各向异性热扩散方程的SAR图像分割方法

提出了一种非监督SAR图像快速分割算法。该方法利用固体热扩散模型与图像尺度空间的等价性,在SAR图像初始分割的基础上,引入最大后验概率矩阵的各向异性多尺度平滑,在保持图像结构信息的同时滤除斑点噪声对于分割的影响。利用本算法对仿真数据和实测SAR数据分割的结果,均证明了本文方法的有效性。     

基于回波数据的高分辨力机载SAR运动补偿

该文详细地分析了基于距离压缩数据的运动补偿和基于复图像的运动补偿的机理,提出了基于 回波数据的高分辨力机载SAR运动补偿算法。该算法采用子孔径技术,利用修改的最大对比度法提取子孔径的多普勒调频斜率,作距离压缩数据的时域运动补偿,然后用PGA作复图像的频域运动补偿。实录数据的成像实验表明,该算法能有效地克服单一运动补偿算法的场景依赖性,获得比较满意的成像质量。     

一种基于非线性扩散方程和Hausdorff测度理论的SAR图像与光学图像配准方法

该文提出了一种新的利用非线性扩散方程与Hausdorff测度的合成孔径雷达(SAR)图像与可见光图像的配准算法。在此算法中,首先利用非线性扩散方程的SAR图像分割算法获得SAR图像与光学二值图像中相对应的闭合区域特征,将闭合区域质心坐标重合后,被提取特征可通过Hausdorff测度与遗传算法对图像进行快速粗匹配。在粗配准的基础上最后使用二值图像的相关度来进行精配准。实验结果表明,本文方法鲁棒性好,配准精度高,能自动完成存在较大坐标平移、角度变换、尺度缩放的待配图像的配准。     

高分辨率机载SAR地速误差补偿

通过分析地速误差与回波相位的关系，以及地速误差的各类补偿方法，提出了基于数据插值的机载SAR地速误差补偿算法。该算法采用子孔径技术分段提取目标多普勒调频斜率，并通过低通滤波分离出载机前向速度，然后采用方位数据的插值补偿地速误差，有效地消除地速误差对成像的影响，获得满意的成像质量。文中还结合地速误差和摆动误差的补偿提出了机载SAR成像算法，高分辨实录数据的成像实验验证了本文算法的鲁棒性。     

基于改进正则化方法的SAR图像增强技术

常规SAR成像算法分辨率受系统带宽限制，并存在严重的相干斑干扰，不利于提取图像特征。正则化方法通过施加先验信息的约束，可以获得稳健的重建图像，由于SAR图像动态范围非常大，直接利用正则化方法重建图像，图像的细节特征不明显，本文采用改进正则化方法，以图像模值的对数变换作为势函数变量，有效的增强了图像细节特征。     

基于波束形成的分布式卫星SAR成像

针对分布式卫星SAR系统的正侧视工作模式，建立了雷达信号的回波模型，提出了利用修改的距离－多普勒（RD）算法进行单个星载SAR成像的算法及波束形成合成分布工卫星SAR图像的算法。理论分析和仿真结果表明：利用该算法能提高图像的信噪比，使图像质量得到提高。     

图像融合的一种新算法

该文提出了一种图像融合的新算法,该方法根据SAR图像和光学图像的特性,充分利用SAR图像和光学图像的互补性,使用小波分析的多尺度特性和模极大值突变点检测理论来实现SAR图像与光学图像的融合,得到了较好的实验效果。