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.     

一种图像快速中值滤波算法

本文提出了一种基于灰度图像的二维中值滤波算法。该算法每次只考虑滑动窗中移入的新数据,并充分利用了相邻象素间的相关信息,避免了传统算法因排序所需的大量数据比较。该算法比较次数仅与窗口行或列尺寸有关,比传统方法在处理速度上有较大提高。     

一种新的多极化SAR图像滤波方法

为了保持多极化SAR图像的极化特性,协方差矩阵中的每一个元素都必须在相同的局部同质区内进行独立的滤波处理。大多数滤波方法都采用了固定大小的滑动窗技术,导致其同质区域的大小不能自适应于局部纹理的变化,因此,很难解决保留结构特征和平滑斑点噪声这对矛盾。要解决该问题,可采用大小可变的滑动窗来搜索局部的最大同质区,最大同质区的大小能自适应局部纹理的变化。实验结果表明,该方法能有效地保持图像的空间结构特征和极化特性,同时也能获得较好的斑点噪声抑制效果。     

一种多通道InSAR干涉图的仿真方法

为了简化多通道InSAR数据仿真的步骤,给多通道InSAR技术的研究提供参数可控的仿真数据,提出一种多通道InSAR干涉图的仿真方法.方法由已知的数字高程模型(DEM)和系统参数计算得到每个干涉通道的真实干涉相位,并根据各种噪声引起的去相关计算相应的相干系数,然后利用舍选法生成相应的相位噪声加入到真实干涉相位中,这样便得到所需的多通道InSAR干涉图.分析和仿真结果表明,该方法简便易行,且严格考虑了干涉相位噪声的概率密度函数,为各种多通道InSAR技术的性能对比和定量分析提供合适的仿真数据.     

关于菲涅耳双棱镜实验中干涉条纹的可见度

讨论了影响菲涅耳双棱镜实验中干涉条纹可见度的主要因素.     

一种多尺度重采样粒子滤波算法

粒子滤波过程中通过引入重采样消除粒子匮乏现象,但是重采样过程却削弱了粒子的多样性,导致粒子贫化.为协调粒子多样性和样本贫化之间的冲突,提出一种多尺度重采样粒子滤波算法,粒子空间重采样划分多个尺度,然后重新定义各尺度粒子权重并重采样,用尺度熵值度量重采样粒子的多样性,指导重采样.仿真实验结果表明,多尺度重采样粒子滤波算法有效提高了精度,适用于高精度系统滤波计算,并将应用于精细果业中数据同化。     

一种适用于双天线InSAR系统的成像定位算法

针对机载双天线InSAR系统实用化测图问题,提出一种将目标定位至数据获取几何的成像算法.该算法可以高效结合自配准处理.相对于将目标定位至零多普勒几何的传统算法,该算法优势在于减少了后续干涉处理过程三维定位的计算量,且成像算法效率与传统算法一致.该算法尤其适用于实用化机载双天线InSAR系统.     

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.     

机载三基线干涉合成孔径雷达的系统参数估计

针对机载刚性三基线干涉合成孔径雷达的应用需求,在存在干涉相位噪声的情况下,研究基于2个地面控制点估计系统基线倾角和干涉相位偏差的问题,分析干涉相位噪声对参数估计精度的影响,提出一种三基线联合参数估计方法.使用牛顿法求解系统参数估计方程,根据不同基线的高程测量精度,对目标函数进行加权处理,并使用不同基线得到的高程差来评价参数估计效果.仿真结果表明,相比于传统的单基线参数估计方法,该方法具有较高的参数估计精度.     

一种新的桥梁区域时序InSAR相位解缠方法

时间序列InSAR技术是一种空间遥感技术，可用于获取基础设施的高精度微小形变信息，相比传统测量手段，该技术有较多优点，在桥梁形变检测方面有广阔的应用前景。但现有的时间序列InSAR技术中的相位解缠算法在大型斜拉桥形变检测上存在较大解缠误差，导致目前该技术还难以获取正确的斜拉桥形变结果。提出一种新的时间序列InSAR相位解缠算法。通过构建约束三角网络，对残差点进行分块，利用二分图最优权匹配方法获取最优的正负残差点匹配结果，从而获取正确的解缠相位。在洞庭湖大桥数据上进行实验验证。该算法在解缠精度上明显优于稀疏网络最小费用流（MCF）算法，有效减少了解缠误差。     

基于多维度特征和MLP的岩体点云植被滤波方法

岩体点云滤波是岩体三维重建的关键环节。针对岩体点云环境,提出一种基于多维度特征和多层神经网络的植被滤波方法。该方法首先计算点云中每一点的多维度特征作为特征输入;然后利用多层神经网络构建分类器实现对岩体点云数据的植被滤波过程。分析多维度特征的可用性,并通过不同的实验过程筛选最优网络模型参数。与其他分类器相比,本算法精度较高,能够更好地应用于岩体点云植被滤波领域。     

基于缨帽变换与匹配滤波的大熊猫生境影像分类

在卧龙大熊猫自然保护区,难以获取高质量的光学遥感影像,加之地形和植被类型复杂多样,地物分类精度低,对利用遥感技术研究大熊猫生境造成了困难.为此,本工作探究一种提高遥感分类精度的方法.首先分别利用缨帽变换和匹配滤波方法提取影像的亮度、绿度、湿度和丰度等特征,建立基于多特征数据的决策树分类规则进行分类,最后利用野外实测数据对分类结果进行验证.研究结果表明:绿度特征对提取林地非常有效,湿度分量可以区分草甸与灌丛,亮度特征则提高了雪地的分类精度.匹配滤波可以实现混合像元分解,去除部分噪声并快速探测目标地物的波谱特征.基于多特征数据决策树遥感分类的总体精度达到83.33%,比传统的最大似然法分类精度提高8.67%.本文方法在卧龙大熊猫自然保护区等地物分类中取得了较好的应用效果.     

基于分布式压缩感知的重轨干涉SAR形变检测方法与实验

提出一种基于分布式压缩感知(DCS)的重轨干涉SAR形变检测方法.DCS理论利用多次观测信号集的联合稀疏特性和相关性,对信号集进行联合重建.本文将DCS理论引入微波成像形变检测中,并对地基SAR复数据进行处理,利用相位数据检测场景形变,比较压缩感知(CS)算法和DCS算法在降采样条件下的重建结果.CS算法和DCS算法都具有保相性,在幅度和相位图像中可以很好地消除副瓣,成像效果比Omega-k算法好.基于DCS的稀疏微波联合观测系统可以利用多幅场景间回波数据的联合稀疏特性,进一步降低数据采集,实现准确重建和检测.     

非线性ECS自配准成像算法中相位保持精度分析

为进一步提高InSAR系统的DEM精度,分析非线性ECS自配准成像算法中4个影响相位保持精度的因素。研究结果如下：雷达和散射体之间的相对速度等效误差非常小,可以忽略;当系统分辨率优于0.1 m时,非线性自配准中的二次近似误差会引起超过0.1个像素的误差,要考虑其影响;非线性变标中的二阶泰勒近似误差非常小,可以忽略;成像时采用的平地假设误差,主要会引起干涉运动补偿的轨迹误差和相位补偿误差,对于高精度InSAR系统（高程精度优于0.5 m时）,会造成一定的影响,要予以考虑。这些误差因素的分析,将为进一步优化提高InSAR成像处理中的相位保持精度及DEM精度提供一定的指导作用。     

斜视聚束模式下的DCS算法

聚束SAR回波的多普勒带宽通常大于方位向采样率. 为避免方位频谱混叠,首先进行方位deramp消除频谱混叠,然后利用CS算法进行精确聚焦.在距离压缩前增加了距离频率3次和4次相位补偿,通过分析仿真结果发现该算法不仅能在大斜视下取得良好的聚焦图像,而且还能消除原DCS算法存在的距离压缩信号左右旁瓣不对称现象.基于斜视聚束模型,给出了一种改进的DCS算法的详细推导过程. 仿真结果表明,该算法可用于大斜视聚束SAR成像处理.     

高速公路收费道口自动车型识别系统中的车轮检测算法

为提高高速公路收费道口自动车型识别系统(Vehicle Recognition System,VRS)的识别准确率,针对基于三维成像的VRS中的车轮检测,提出一种优化算法,以精确检测出车轮的位置和大小.利用激光雷达检测到有疑似车轮的目标通过扫描平面时,控制摄像头抓拍图像;对抓拍到的图像进行灰度化、图像增强、边缘提取、背景分离等处理;利用霍夫变换进行车轮边缘拟合,检测图像中是否含有车轮,若有,可同时得到车轮的位置和大小;在MATLAB中实现该算法.结果表明,该车轮检测算法能够快速、精确地检测出车轮,效果良好.     

半定规划的齐次不可行内点算法

为降低半定规划(SDP)问题的迭代复杂度,并且有更好的数值实验结果,提出一种新的宽邻域上的齐次不可行内点算法.半定规划的KKT条件是单调互补问题(MCP),通过构造齐次模型(HMCP)以及提出新的宽邻域来解这个齐次模型,得到半定规划问题的最优解.这种算法容易判定原问题是否可行.在NT方向,证明迭代点在新的宽邻域内是收敛的,且迭代复杂度为O(√nlogL),其中n是SDP问题的维数,L=Tr(X⁰S⁰)/ε,其中ε是需要的精度,(X⁰,S⁰)是迭代起始点.这个复杂度比一般的半定规划不可行算法的迭代复杂度低.提供了数值实验,证明此算法比其他不可行算法具有更好的数值实验结果.     

一种FNEA影像分割算法中初始对象的快速构建方法

针对分形网络演化法存在分割效率相对较低和区域合并准则无法适用于单像素区域对象2个问题,提出采用快速扫描法构建初始区域对象,进而采用基于异质性最小区域合并算法实现分形网络演化分割.实验证明,快速扫描法能快速构建初始区域对象.通过设置适当初始阈值参数,在不影响分割精度情况下,该方法较大程度上提高了整体分割效率.从可信度和通用性角度来看,具有较高的实用价值.