基于分类的极化干涉SAR数据相干斑滤波方法

提出一种极化干涉SAR数据滤波方法.通过结合最优干涉相干系数和Freeman-Durden分解的非监督分类方法,利用干涉信息对极化信息不敏感的体散射区域进行进一步的划分;再选择与中心像素同类且干涉相位相近的像素参与滤波,达到在滤波的同时更好地保护数据极化信息和干涉信息的目的.利用ESAR数据进行实验,证明2种改进算法在抑制相干斑的同时,能有效保持目标散射特性、数据极化信息和干涉信息.     

干涉SAR图像数据压缩

研究干涉SAR图像数据压缩问题,提出将干涉SAR的数据压缩转化为一个幅度图像的压缩和一个干涉相位图的压缩.设计机上信号处理流程,给出基于DCT和DWT的2种机上数据压缩方法,并对其数据压缩性能进行分析.针对相干斑对干涉相位影响较大的问题,在对干涉相位图进行压缩前,插入回转中值滤波.不同信噪比下干涉SAR仿真数据和实际数据的处理结果,表明了本文方法的有效性.     

简缩极化干涉合成孔径雷达三分量目标分解方法

提出利用合成孔径雷达简缩极化干涉数据的目标分解方法.将全极化干涉目标分解方法扩展到简缩极化干涉数据处理,由简缩极化互相关矩阵分解出3种散射分量.针对简缩极化数据量减少造成的方程欠定问题,利用极化度估计体散射功率,通过遍历简缩极化相干区域寻找最长轴和判断地表相位获得偶次散射相位估计,最终得到各散射分量的功率和相位中心高度的估计.利用L波段全极化干涉仿真数据合成简缩极化数据集,验证了算法的有效性.     

合成孔径雷达散射波干扰模型

由于缺少SAR散射波干扰真实数据,建立了SAR散射波干扰的物理模型,分析了地面散射点的分布特征,给出了仿真结果.结果表明,对于极度粗糙地表和中等粗糙地表,散射波干扰充斥于SAR的整个波束,不能采用空间滤波的方式进行干扰抑制;对于中等粗糙地表,增加快时间采样点数,可以增加相关散射点的数量,因此可以用空间-快时间自适应滤波的方法提高干扰抑制性能.     

基于极化干涉互相关矩阵的林高估计方法

基于噪声影响较小的极化干涉数据的互相关矩阵,提出了一种新的林高估计方法.该方法使用互相关矩阵的奇异值分解代替ESPRIT方法中相干矩阵的特征分解,获取森林散射中心的干涉相位信息,再由森林散射中心的干涉相位差估计森林高度.该方法不但能抑制噪声对森林散射中心干涉相位估计的影响,还提高了运算效率.L波段松树林极化干涉仿真数据验证该方法的有效性.     

一种用修正各向异性扩散方程抑制SAR相干斑的算法

针对各向异性扩散方程抑制SAR图像相干斑时,需要进行多次迭代,很难用于实时处理的情况,提出一种改进算法.该算法根据图像变差系数,自适应调整中心像素与各方向扩散系数的权重,从而在均匀区域加速扩散过程,在非均匀区域保留原各向异性扩散方程的性能.利用机载SAR图像对算法性能进行验证,结果表明,算法仅需较少的迭代次数,就可以获得与常规各向异性扩散方程相干斑抑制相同的性能.     

基于全极化SAR的广东香蕉识别方法研究

全极化SAR数据对于广东省多云多雨的气候类型有非常强的地表地物识别优势。以广东省湛江市为例,基于C波段Radarsat-2全极化SAR数据,采用面向对象的分类方法,针对当地大量香蕉种植区域进行识别。对于Radarsat-2全极化SAR数据,利用其多种目标分解信息建立分类规则进行识别,最终实现香蕉空间分布信息的提取。结果表明:C波段Radarsat-2全极化SAR数据在识别香蕉、水稻、甘蔗等方面有很大的优势,而且基于以上分类方法的香蕉分类精度达到了85%以上。     

一种基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法

提出一种新的基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法.算法在复小波子带上求取图像直方图方向梯度矩阵,并基于复小波变换的多尺度性质和方向选择性求取全局的梯度矩阵.通过对这一矩阵阈值化实现边缘检测.该算法能有效检测出SAR图像上的显著边缘,并对SAR图像中存在的相干斑噪声、灰度不均匀性和边缘模糊等现象具有一定的鲁棒性.实验结果证明了该算法的有效性.     

一种基于脉冲耦合神经网络计算的SAR图像噪声抑制方法

为解决合成孔径雷达图像中存在的相干斑点噪声问题,本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)消除噪声的方法。首先利用PCNN同步点火的特性,结合邻域均值滤波方法 ,对图像进行预处理,然后构造了一个混合滤波器,使用该滤波器进行SAR图像平滑滤波,在有效消除噪声的前提下,尽可能的保护原图像边缘及图像细节。利用计算机仿真实验结果表明,该方法在保持图像边缘及图像细节信息的前提下能有效去除合成孔径雷达图像中存在的相干斑点噪声,优于传统的方法,获得了更好的去噪效果。     

边缘检测在斑点噪声处理中的应用

斑点噪声是SAR图像的本质特征,是机理性的,在很大程度上影响了对图像的理解和判读。到目前为止,对SAR图像进行降斑的方法多数要用到斑点噪声的统计特性,一般SAR用户使用起来较困难。因此可以针对SAR图像斑点噪声的特点,利用基于传统空域滤波的方法,通过加权图像融合,得到斑点改善的SAR图像,可以满足一般用户的使用要求。