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针对现有条带模式合成孔径雷达(SAR)成像的自聚焦算法中,相位的拼接会引起误差的严重积累,本文结合相位梯度自聚焦(PGA)算法和子孔径偏移(MD)算法,提出了一种新的用于条带模式SAR成像的自聚焦算法(PGA-MD)。该算法先利用PGA算法有效估计各子孔径相位误差函数,再利用相邻子图间方位向偏移量和线性相位之间的关系,通过MD算法精确估计相邻子图间方位向偏移量,然后计算线性相位差,并基于—阶导数实现子孔径相位误差函数拼接。理论分析以及实测数据处理结果对比均表明PGA-MD算法可以有效提高对条带SAR图像的自聚焦效果。 相似文献
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文章针对条带合成孔径雷达,提出一种基于图像域分块的自聚焦算法。该算法在图像域进行方位向分子 块,采用图像偏移(MD)算法减小相位误差梯度的拼接误差,实现条带SAR图像的自聚焦处理。给出了算法流程, 讨论了算法的主要步骤及原理,并利用实测数据对算法进行了验证。实测数据处理结果表明该算法能有效改善条 带SAR图像质量。 相似文献
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为克服传统正交小波变换在进行图像融合时存在的不足,提出了一种基于方向可控金字塔的图像融合算法。首先对待融合图像进行方向可控金字塔分解,对分解后的低频分量采用平均和选择相结合的方法进行融合,对各方向的高频分量则使用像素绝对值选大的规则进行融合,最后对融合后的低频分量和高频分量进行方向可控金字塔重构得到融合图像。仿真试验表明算法能够得到质量较高的融合图像,同时,熵、平均梯度和空间频率等客观评价指标也较平均法和基于小波变换的图像融合算法有所提高,是一种有效的图像融合算法。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)图像配准是寻找多幅SAR图像之间的几何变换关系的过程,使不同图像校正到统一空间坐标系。传统光学图像配准方法,如尺度不变特征变换(SIFT)结合随机抽样一致(RANSAC)用于SAR图像配准时,由于受到乘性相干斑噪声的干扰,配准性能受到较大影响。提出一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法,在对SAR回波复数据进行成像处理的过程中,利用相位信息并结合子孔径自聚焦方法得到强相关的重叠子孔径图像,并利用多图像配准方法实现成像孔径内和孔径间的子孔径图像配准,提高图像配准精度。多个不同场景的实测数据处理结果表明:所提算法相比于SIFT+RANSAC算法,同名点数量增加,误匹配点对减少,均方根误差减小,对相干斑噪声具有较强的鲁棒性,配准效果得到了显著提高。 相似文献
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双基地角时变下的ISAR稀疏孔径自聚焦成像 总被引:1,自引:1,他引:0
针对双基地角时变下的逆合成孔径雷达(ISAR)成像分辨率低以及稀疏孔径存在相位误差引起图像散焦等问题,提出了一种基于贝叶斯压缩感知(BCS)的双基地ISAR稀疏孔径自聚焦高分辨成像算法。在平动补偿后回波数据的基础上,首先构造补偿相位将由双基地角时变引起的多普勒偏移补偿掉,然后构造随双基地角变化的稀疏基矩阵,建立基于压缩感知的双基地ISAR稀疏孔径观测模型,并将相位误差作为ISAR成像的模型误差,接着假设目标图像各像元服从Laplace先验、噪声统计特性服从Gaussian分布,利用贝叶斯推理进行"分布式"迭代求解,在高分辨成像的同时实现了相位自聚焦,仿真结果验证了算法的有效性和优越性。 相似文献
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基于ECEF的广义最小二乘误差配准技术 总被引:10,自引:1,他引:10
雷达组网数据处理首先要进行误差配准,来准确地估计和消除系统误差。传统的误差配准技术多基于球极投影,当雷达之间距离较远时,给配准结果引入一定的误差。基于地球中心坐标系(ECEF),提出了一种广义最小二乘的ECEF-GLS误差配准技术,较好地解决了远距离误差配准问题,误差分析表明,如果忽略模型线性化引入的误差,配准结果达到了CRLB下限。最后,使用仿真数据验证了算法的性能,并和Zhou提出的基于ECEF坐标系的最小二乘ECEF-LS误差配准算法进行了比较。 相似文献
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前视合成孔径雷达(SAR)存在左右模糊问题,在直线航迹下,目标关于航线对称模糊,模糊关系不随航线变化,可利用波束形成进行全孔径解模糊处理;但在曲线航迹下,目标的模糊关系具有空变性,不能全孔径解模糊成像。针对这一问题,分析了曲线航迹下目标模糊关系的空变特性,提出一种前视多通道SAR快速后向投影子孔径处理解模糊成像算法。首先进行子孔径划分,在每个子孔径内目标的模糊关系近似不变,每个子孔径分别成像,然后通过波束形成对每幅子图像进行解模糊处理,最后融合子图像得到最终的成像结果。算法有效解决了曲线轨迹下目标模糊关系的空变性对解模糊的影响,仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献
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为了实现涡轮叶片内冷通道多余物的无损检测与高精度提取,以工业计算机断层扫描技术为检测手段,基于刚性变换与正弦投影之间的关系,求得待测试件与标准试件断层图像方位上的位移参数,对测试件断层正弦图与标准件对应断层正弦图进行配准,提取出多余物正弦图并重建出多余物断层图像.实验证明该方法能有效识别出叶片内冷通道内的多余物,相比传统的基于CT(computed tomography)图像的多余物提取算法,该算法在投影域内进行,不受投影数据不完全、扫描系统偏差以及重建伪影的影响,具有更高的准确性. 相似文献