一种检测ＳＡＲ图像边缘的方法

传统算法不能很好地解决合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像边缘检测问题，为此提出了一种改进方法：将Ｈaralick曲面拟合法和改进的广义模糊算子（ＧＦＯ）两种算法相结合，分别独立求出ＳＡＲ图像边缘，然后将分别求出的图像边缘合并，得出最终边缘，用实际ＳＡＲ图像对该算法进行检验，验证了该算法的有效性。     

星载宽测绘带合成孔径雷达成像处理

文章主要研究星载宽测绘带合成孔径雷达（ＳＣＡＮＳＡＲ）成像处理。重点讨论ＳＣＡＮＳＡＲ的工作原理、信号格式、信号结构和咸像处理算法。成像处理算法包括块数据成像算法和块图像拼接算法。频谱分析法和时域频域混合相关法被用于块数据成像，块图像的拼接是利用时间关系剪裁决图像再顺次拼接。计算机仿真验证了本文原始数据重格式化及ＳＣＡＮＳＡＲ成像处理。     

采用参数谱估计方法的超分辨率SAR成像

讨论了采用改进的参数谱估计算法的超分辨率合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像形成，参数谱估计方法是在参数数据模型的基础上设计的，同时用于估计模型参数，由于在ＳＡＲ的应用中经常利用ＳＡＲ图像而不同模型参数，因此我们采用依靠参数方法获得的参数估值来模拟大维数的数据短阵，然后对它们采用快速傅里叶变换（ＦＦＴ）以产生具有超分辨率的ＳＡＲ图像，采用ＭＳＴＡＲ和Ｍｉｃｈｉｇａｎ环境研究所（ＥＲＩＭ）数据的实验例子说明，和常规的ＦＦＴ方法相比，鲁棒的频谱估计算法能产生更高分辨率的ＳＡＲ图像，并能增强显著的目标特征。     

RS(255,223)编码器的实现

几乎所有的现代通信系统都把纠错编码作为一个基本组成部分。ＲＳ码由于具有强有力的纠错功能，已经被ＮＡＳＡ、ＥＳＡ、ＣＣＳＤＳ等空间组织接受，用于空间信道纠错。本课题采用ＢＥＲＬＥＫＡＭＰ算法，用一片ＦＰＧＡ芯片实现了完全符合ＣＣＳＤＳ关于遥测信道编码中的Ｒｅｅｄ－Ｓｏｌｏｍｏｎ编码建议的ＲＳ（２５５，２２３）编码芯片可能单独使用，在突发噪声的信道中用于前抽纠错，也可以作为外码与卷积码级联使用，改善信道性能。     

西欧ERS—2遥感卫星

ＥＲＳ－２是西欧第二颗遥感卫星，其基本结构与ＥＲＳ－１基本相似，但性能有较大提高。ＥＲＳ－２携带仪器在ＥＲＳ－１基础上有所增加，相同的仪器有有源皮信仰（ＡＭＩ），微波辐射计（ＭＷＲ）和雷达高度计（ＲＡ），改进的仪器有沿轨扫描辐射仪（ＡＴＳＲ）Ｔ精密测速测距仪（ＰＲＡＲＥ），新增加的仪器为测量大气化学万分的全球臭氧监测仪（ＧＯＭＥ）。文中对ＥＲＳ－２卫星的总体及有效载荷作了简要介绍。     

一维海浪谱SAR成像的计算机模拟研究

文章根据综合孔径雷达（ＳＡＲ）原理，研究了海浪谱ＳＡＲ成像的机理，推导了一种较简单的由海浪谱到雷达图像话的数学模型。推导时先将海面看成是静止的，求得ＳＡＲ对静止目标的成像数学模型，然后左此基础上加上海浪的运动效应，从而获得一个普遍适用的非线性ＳＡＲ海３Ｋ成像数学模型．这个数学模型对一维和二维海浪谱成像均适用。此数学模型中包括一方位截止因子，从中可以求得轨道速度的均方值．最后用此数学模型仿制了由一维海浪谱到ＳＡＲ图像谱的计算机模拟软件，给出了模拟，并对不同的参数作了研究，分析了ＳＡＲ图像谱失真的原因，所得模拟结果与由传统的ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ法所得结果十分吻合．     

干涉式合成孔径雷达测量技术

论述具有三维测绘能力的干涉式合成孔径雷达（ＩｎＳＡＲ）测量技术。在ＩｎＳＡＲ中，除了形成普通的二维ＳＡＲ图像之外，还利用同一地物目标的两幅ＳＡＲ图像的干涉相位来提取该地物的高度信息。详细阐述ＩｎＳＡＲ的基本原理，分析其测量精度极限性能和某些设计约束，并概要介绍若干试验结果。     

应用形态学算子检测SAR图像中的湍流航迹

在条件合适的情况下，利用天基和航空ＳＡＲ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ）可以观察到海上航行的船舶及其航迹。在ＳＡＲ图像是观察到的航迹有好几种，其中，湍流航迹是在所有航迹特征中出现的概率最大的一种，它一般是以暗的线的形式出现的，针对这一特点我们提出运用形态学处子来检测ＳＡＲ图像是的湍流航迹。运用形态学的方法有它自己的优势：可以有效抑制斑点噪声，可以检测在于一室长度的航迹特征，而不     

SHARC多机系统雷达处理机设计

本文介绍了于机载雷达信号和数据处理的ＳＨＡＲＣ多机系统的基本组成，并以工程实践为基础，讨论了ＳＨＡＲＣ多机系统处理机设计的几个重要问题。     

对合成孔径雷达的干扰

在简单介绍合成孔径雷达（ＳＡＲ）的基本工作原理的基础上，重点分析了对ＳＡＲ实施干扰的可能性，并提出了可能的干扰方法。分析认为，这些可能的干扰方法，不仅适用于ＳＡＲ，而且也适用于逆ＳＡＲ。     

结合形态学理论与Hough变换的SAR图像线目标检测方法

针对典型线状军事目标,提出一种SAR图像的目标检测方法。该方法首先将分块阈值分割的思想应用于未经斑点噪声抑制的原始SAR图像,得到ROI(Region of Interest)图像;然后,利用区域的几何特征有效地剔除大量虚警,并采用形态学梯度算子提取目标的边缘信息,与传统的Canny边缘检测相比,边缘轮廓更加连贯;最后,利用Hough变换对梯度图像进行直线检测,得到机场跑道的边缘。该方法对原始SAR图像采用传统的图像处理技术进行目标检测,因此,比基于SAR图像统计特性的目标检测方法简单易行。对真实SAR图像的实验结果验证了该方法的有效性。     

星载合成孔径雷达图像的飞机目标检测

针对大场景下星载合成孔径雷达(SAR)图像中飞机目标检测问题,提出一种端到端的飞机目标检测算法。先在大场景SAR图像中对机场目标进行粗检测,定位机场区域,再通过精确分割算法获得机场的精细区域。对机场区域中的飞机目标进行检测,采用一种基于Canny算子的边缘检测与卷积神经网络结合的飞机目标检测算法。通过飞机边缘检测、边界框预处理等操作确定潜在飞机目标在机场中的位置范围,采用基于GoogLeNet的卷积神经网络对可疑目标进行鉴别。利用星载合成孔径雷达数据对算法进行验证,证明该方法的有效性与实用性。     

高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制方法

文章主要提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了通过传统的滤波方法．在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声的同时损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性;其次详细地论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波;最后通过实验结果说明了此方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。     

一种自适应各向异性的SAR图像去噪算法

为了在抑制噪声时尽可能保留图像边缘信息,提出一种自适应各向异性SAR图像去噪算法。该方法设计一组具有不同尺度和方向的滤波器模板,针对不同图像边缘的局部特征计算出滤波器的尺度和方向,选择最优匹配的各向异性滤波器,从而可以在抑制噪声的同时很好地保留边缘。仿真实验表明,提出的自适应各向异性SAR图像去噪算法具有很强的噪声抑制和边缘保持能力,并且具有较高的实效性。     

基于改进Hausdorff测度和遗传算法的SAR图像与光学图像匹配

提出了一种新的基于边缘的合成孔径雷达（SAR）图像与光学图像匹配算法。在这种算法中，首先针对SAR图像低信噪比（SNR）与乘性噪声模型的固有特性提出了一种边缘特征的提取方法。在获取光学图像与SAR图像边缘图的基础上，根据Hausdorff距离具有强抗干扰能力和容错能力的特点，采用了改进的Hausdorff距离作为相似性测度。在搜索策略上，根据遗传算法的固有的并行性，采用遗传算法来加快搜索的速度。通过大量基于同一地区的光学图像与SAR图像匹配的试验结果表明，这种算法鲁棒性好，匹配精度高，计算速度快。     

基于Zernike矩的高精度太阳图像质心提取算法

在基于太阳观测的月球车天文导航系统中,针对太阳传感器中图像噪声以及典型图像退化的不良影响,提出了一种基于Zernike矩的高精度太阳质心提取算法。采用Sobel算子进行边缘检测,Zernike矩重定位亚像素边缘,用最小二乘法拟合圆心。而当图像存在退化时,进行有效圆边缘点检测后,再用该法提取质心。从理论上分析了Zernike矩亚像素边缘检测对圆拟合法的改进作用。利用仿真图像和地表实验图像,将本文方法与传统的重心法、带阈值的重心法和圆拟合法进行了比较。结果表明,本文方法精度更高,具有更好的稳定性,可以对月球车天文导航精度的提高起良好作用。     

星载SAR数据成像的并行处理研究——SGI机的应用实例

星载合成孔径雷达 (SAR)成像处理数据量大 ,实时性要求高 ,文中阐述在 SGIOrigin2 0 0多 CPU计算机上完成星载 SAR改进 RD算法的并行处理 ,并利用该机完成了对改进RD算法成像的并行算法的系统仿真。试验结果表明 ,所提出的并行算法可在 SGI多 CPU机上获得很好效果。     

基于边缘信息的SAR与可见光景像匹配算法

SAR(合成孔径雷达 )与可见光图像由于成像机理的不同 ,直接进行基于图像灰度信息的匹配定位很难达到实际应用的要求。边缘是图像最基本的特征之一 ,文中提出一种基于边缘信息的 SAR与可见光景象匹配算法。该算法针对 SAR与可见光图像的特点 ,利用小波变换结合模糊中值加权滤波 ,取得有效的边缘信息 ,利用图像的边缘特征结合相关峰值特性分析的后处理方法进行匹配 ,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量。实验证明本算法匹配精度高 ,稳定性好     

SAR图像强回波目标检测的偏态分布方差方法

对复杂背景下的SAR图像强回波目标检测问题进行了研究,提出了基于偏态分布方差的自适应检测算法。首先设计一种新的基于偏态分布模型的方差滤波器,偏态分布方差滤波器可减少相干斑噪声对检测的不良影响,提高图像方差的差异性,即强目标回波边缘灰度方差相对于强目标回波灰度方差、背景杂波灰度方差更小。其次,算法改进了根据图像复杂度自动选取阈值方法,通过自适应检测小方差像素,实现强回波目标检测。仿真结果说明该算法能够对SAR图像强回波目标较快地进行准确检测。相比方差特征法(VAR)和扩展分形特征法(EF)在检测速度与虚警率方面均具有较大的优越性。