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在SAR图像中精准地提取道路网络是大量军事和民用技术开发的重要环节。针对HJ-1-C SAR图像道路提取问题,该文提出一种融合比率信息和方向信息的道路提取算法。在进行道路提取前,针对HJ-1-C数据动态范围窄、信噪比低等特点,提出非线性量化和建立在多尺度自回归模型基础上的图像滤波相结合的预处理方法;随后,使用该文提出的基于特征融合的道路提取算法进行道路提取,算法综合考虑了道路比率和方向性信息,通过对比率图进行Radon变换提取道路主方向,然后进行主方向对齐和2次道路提取步骤,最大可能性地去除了交叉道路的干扰,使得提取道路的准确度和连续性都得到提升。采用HJ-1-C获取的武汉地区数据进行算法验证,实验表明,该方法在大场景复杂地形区域具有更高的正确率(80.5%)和品质因数(70.1%)。 相似文献
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该文针对改善星载合成孔径雷达(SAR)的模糊特性,提出了一种自适应遗传算法。该算法同时对模糊和方向图进行优化。首先确定模糊区域,然后以天线方向图的主瓣宽度和副瓣电平(包括星载SAR模糊区域的副瓣电平)为目标函数,应用自适应遗传算法对天线方向图进行综合。为了避免早熟的现象,在该算法中,交叉概率、变异概率和变异范围同时进行了自适应的变化。和非自适应遗传算法相比较,该算法迭代步骤少,收敛速度快。仿真结果表明,模糊度得到了很好的抑制,对星载SAR系统设计具有实际意义。 相似文献
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基于方位向预处理和后处理的TOPSAR成像方法 总被引:2,自引:1,他引:1
Burst工作模式和方位波束主动扫描使得TOPSAR(Terrain Observation by Progressive scans SAR)回波信号同时具备ScanSAR和聚束模式回波信号特点,即方位输出时间混叠和多普勒频谱混叠。虽然时域和频域同时升采样操作能够解决混叠问题,但同时带来成像运算量明显提高和内存消耗显著增大的问题。针对TOPSAR回波信号特殊的方位时频关系,该文提出一种结合方位向预处理和后处理的TOPSAR成像方法。该方法利用复制拼接和去斜的方法来解决混叠问题,利用信号截取操作剔除干扰信号,同时还可以减少采样点数,提高算法运算效率。点目标和分布目标的仿真结果验证了这种成像方法的有效性。 相似文献
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