采用矢量量化法压缩SAR图像

介绍了一种对具有丰富信息的图像进行的编码的简单、精致算法，该算法易于对不同的目标编码，利用目标类与背景不同的目标空间研究了用于压缩合成孔径雷达（SAR）图像的目标空间编码方法。研究了编译背景信息的变速残差矢量量化（VQ）算法。试验结果表明，该算法非常有效，所提出的编码方法可使压缩与图像的最终应用相匹配，因此，该编码方法是目标识别与目标分类的方法。     

合成孔径雷达光学处理的新成果

本研究项目构建了一个SAR算法分析试验台，并验证了合成孔径数据获取期间对非线性运动目标的聚焦能力。试验台由连接到低端SGI工作站上的ImSyn光电处理机组成。为了支持动目标聚焦，并为成保处理提供必要的用户交互，开发了一套软件工具。用各种各样的模拟数据集和真实SAR数据研究并测试了动目标算法。文中详细描述了已成功应用于SAR与ISAR数据收集处理的方法、算法、有些方法，算法对目标辨别与非合作目标识别也具有意义。     

基于RCS曲线的SAR图像点目标变化检测

地物目标的物理结构、表面粗糙度或地物目标类型发生了变化,则其后向散射能量一 般会发生相应的变化,对应的雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)也会发生变化,这 将导致合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像的亮度和色泽发生变化。提出 了一种新的基于RCS曲线特性的SAR图像目标变化检测算法。该算法不同于以往的基 于图像域的变化检测算法,从目标的散射特性提取目标的变化信息,避免了不同时相的SAR 图像对误配准所带来的错误。并进行了仿真实验,实验结果表明可行。
     

一种基于多模分布的SAR图像分割算法

SAR图像目标、背景、阴影的不同散射机理使得这三部分具有不同的统计特性.分析SAR图像三部分统计性质分别建立统计模型,并给出了一种基于这三种模型组合的多模分布的SAR图像分割算法,对于目标分割和阴影分割分别采用不同的预处理方法,分别提出了快速Otsu分割算法分割目标和基于背景均值保留的冲击滤波算法分割阴影.分割结果表明,这种基于多模分布的SAR图像分割算法与传统的基于单模分割算法相比,能最佳地利用各部分统计特性的差异,得到准确的分割结果.     

一种基于COTS的SAR分布式目标模拟方法

针对目前合成孔径雷达(SAR)目标模拟器通常只能模拟点目标，且通用化程度和实时性较低的问题，提出了一种基于商用现成品或技术(COTS)的SAR分布式目标模拟方法。利用NI PXI平台构建了一个基于电磁仿真的SAR分布式目标模拟器，由电磁仿真软件模拟获取目标散射特性，并通过高速网口输入硬件设备进行采样及卷积操作得到仿真SAR回波数字信号，经数模转换模块完成对SAR数字信号的调制并输出模拟回波，可以直接用于SAR系统的数据验证。模拟器采用数字式一体化硬件设备，由NI PXIe-5646R和PXIe-5840进行信号的接收和发送，PXIe-7902作为系统核心进行高速实时数据运算。系统以现场可编程门阵列(FPGA)为核心，通过LabVIEW RT (Real Time)和FPGA模块直接进行访问，能实时、高速地采集和处理数据。经过测试，该目标模拟器可以生成分布式目标的射频回波信号，环路验证结果证明了本文提出方法的有效性。另外，本文提出的方法适用于多种雷达信号的模拟，通过设置不同的信号体制或接收外部信号输入，可以实现灵活的SAR目标模拟。     

扩展场景的SAR回波信号快速仿真算法

将SAR原始回波信号仿真的时域和频域生成算法进行对比,讨论这两种原始信号仿真生成算法所获得原 始数据的不同应用领域和研究方向。提出一种基于光学照片图像情况下,小平面单元后向散射系数的计算方法。将光 学照片应用于SAR回波信号的仿真,验证了频域生成算法的可行性。并利用RD算法对仿真数据进行成像,得到了这些 数据的SAR图像,验证了这种仿真方法在验证成像算法方面的有效性,该法能为SAR图像的后处理提供丰富的图像数 据。     

机载双天线前视SAR系统成像分析

针对机载SAR前视模式与一般正侧视模式存在的明显不同,详细分析了前视SAR的多普勒特性及其方位模糊问题.依据前视SAR的特性,结合波束锐化与RD成像算法,仿真得到了前视SAR的点目标图像,验证了分析的正确性.     

自聚焦与超分辨率合成孔径雷达成像

构想了一种基于快速傅立叶变换（FFT）的用于合成孔径雷达（SAR）成像横向距离相位误差补偿的参量算法，称做MCCLEAN。这种算法可用做大范围场景SAR成像的一种单独的自聚焦方法。本文作者同时还给出了一种具有类似结构的算法，该算法可对大范围场景中感兴趣的小场景或小区域（ROI）同时进行自聚焦与超分辨率SAR成像，并给出了一些例子以说明这两种算法的性能。     

SAR图像目标峰值特征提取与方位角估计方法研究

目标峰值特征是SAR图像目标识别的重要特征之一。峰值特征提取是SAR图像目标识别的一个重要步骤，为了由SAR图像快速、精确地提取目标峰值特征．本文首先研究了SAR图像目标峰值特征提取方法，提出了一种“子像素”级精度的SAR图像目标峰值特征提取方法．并通过仿真实验分析了峰值位置、峰值幅度的估计精度。由于目标SAR图像或SAR图像特征矢量对目标方位角变化的敏感性，因此，为了提高SAR图像目标识别系统的分类效率，本文还研究了SAR图像目标方位角估计方法，提出了一种利用峰值特征基于线性回归的sAR目标方位角估计方法，和现有方法相比，该方法除了计算速度快，估计精度较高之外，还能在估计方位角的同时，给出该估计的置信区间，从而更好的满足SAR ATR的实际需要。文中通过对大量实测MSTAR SAR图像目标方位角的估计实验，验证了本文目标峰值特征提取及方位角估计方法的有效性。     

基于SVM的SAR图像中水上桥梁目标的检测

针对SAR图像中桥梁目标的特性,提出了一种基于统计特性和先验知识相结合的桥梁目标检测方法。通过对SAR图像中桥梁和背景的分析,首先对河流区域进行特征提取,再利用支持向量机方法对数据进行训练建模,通过训练后的模型对SAR图像中的河流进行分割,最后在分类后的二值图中按方向累加能量最小准则进行桥梁目标检测。基于真实SAR图像的实验结果显示,此方法不需要对SAR图像进行复杂的预处理,有强的抗斑点噪声性,能快速检测SAR图像中的桥梁目标。     

基于CS的SAR图像自动目标分割算法

图像目标分割是SAR图像目标超分辨处理和自动目标识别的重要步骤。针对图像固有的稀疏结构,提出了一种SAR图像自动目标分割算法。通过构造变换字典将SAR图像数据投影到高维空间,实现了图像局部特征的稀疏表示,然后利用随机矩阵获得稀疏域局部特征的压缩采样,并对多组采样数据运用Mean-shift 算法并行处理,最后通过符号检验法,实现了对目标像素与背景像素的分类。试验表明,该算法对硬目标具有较好的目标分割性能。     

合成孔径雷达原始数据的模拟与压缩

合成孔径雷达（SAR）原始数据的计算机模拟已成为一重要的课题，它为成像处理算法、任务设计及系统参数优化提供数据源，而其模拟器是成像处理及雷达系统设计的重要工具。对自然景象作模拟，即是将地面目标的反射特性转化成SAR回波。文中给出了模拟算法和原始数据的压缩方法，并对多种方法作了对比。     

基于Rician分布的SAR图像MRG目标提取算法

针对SAR图像特有的乘性噪声和非恒虚警统计特性很难正确提取目标的问题,本文提出了MRG算法对SAR目标进行检测。首先用MRF-ICM算法对SAR图像进行后向散射系数的复原,再在复原后的幅度上叠加相位信息后引入Rician分布寻找自适应的最佳局域Gabor滤波器参数对SAR图像进行目标提取。和以往的算法相比,MRG算法充分利用了SAR图像幅度和相位中所携带的信息,能更准确地提取目标。实验表明:该方法能取得很好的目标检测效果,后期提取出的目标更符合实际目标形态,具有较强的通用性。     

极化SAR直线运动目标建模与雷达回波仿真

主要研究了极化SAR对直线运动目标的成像仿真,并对成像结果进行时频分析。根据极化SAR工作原理,推导并建立交替发射同时接收体制下的运动目标回波模型,利用R—D成像算法分别对匀速运动目标、匀加速运动目标进行了仿真。最后利用Wigner-Ville分布对仿真结果进行分析,验证了该仿真模型的正确性。     

SAR成像分段及分类处理的最佳方法

就合成孔径雷达（SAR）成像的分段和分类问题提出了多种算法。通常这些算法属于基本的启发法，对某些类型的成像来说，比用其它方法更为成功。基于全局优化技术的一些方法能够就所提出的问题得到最佳的解，而该算法的特点在于目标函数和所选择的优化技术。作者针对SAR分段或分类创立了一个恰当的目标函数，并指出怎样最佳地量化该函数范围内各比较项之间的关系；进而排除对推广启发法的先期需要。还描述了一种基于模拟退火技术的计算方法，该方法对成像细部图给予极大的关注，给出了根据真实数据得出的算法性能实例。     

基于改进扩展分形特征的SAR图像目标检测方法

提出了一种新的纹理特征-改进扩展分形特征用于SAR图像目标检测.改进扩展分形特征通过度量SAR图像中物体表面四个方向的结构函数在双尺度上的增量水平,确定目标与杂波在特征空间的不同响应特性,实现目标的检测.采用模拟目标脉冲模型分析了改进扩展分形特征在不同信噪比条件下对不同尺寸目标的响应特性,分析结果表明改进扩展分形特征具有目标尺寸敏感性.利用SAR实测数据验证了改进扩展分形特征在强杂波和多目标环境下的优良检测性能与空间分辨率特性.     

一种新的非线性干涉SAR噪声抑制方法

现有的常用于干涉SAR相位图噪声抑制的非线性滤波法主要有模糊中值滤波和模数滤波，这两种方法都会引起比较大的图像边缘模糊，从而降低后续处理的精度。邻域平均法是一种非常经典的图像降噪方法，它具有较好的边缘保持特性。论文结合干涉SAR相位图的特性，改进了邻域平均法的邻域甲均值计算公式，有选择地利用邻域平均值代替当前像素点的值，提出了一种适用于干涉SAR相位图降噪的新的非线性滤波方法一条件邻域平均法，它具有更好的边缘保持特性。在理论分析和比较条件邻域平均法与模糊中值滤波和模数滤波方法的基础上，采用ERS1／2干涉SAR数据对论文提出的方法和所作的分析进行了验证。     

SAR散射波干扰信号生成及干扰效果分析

根据SAR散射波干扰的原理,讨论了干扰点目标和面目标生成的算法,并依据距离徙动准则和聚焦深度准则分析了虚假图像欺骗干扰和散焦图像压制干扰效果,最后通过计算机仿真对不同的干扰效果进行了验证,说明了SAR散射波干扰是一种有效的干扰方式.     

基于真实场景的SAR回波模拟方法研究

SAR原始回波模拟在系统设计及成像算法验证等方面具有重要的理论及工程实践意义。文中在分析并建立合成孔径雷达回波信号数学模型的基础上,研究一种基于真实场景的SAR回波模拟方法。该方法利用SAR真实场景图像的灰度信息近似求得场景后向散射系数,根据雷达脉冲工作流程生成回波数据,具有实现简单、计算量小、回波模拟结果精确等优点。通过点目标、面目标和真实场景回波的仿真实验,从回波数据的统计特性以及图像级角度验证了其可行性。     

SAR图像中道路检测方法研究

提出一种两步算法用于合成孔径雷达（SAR）图像中无监督地提取线性特征，特别是公路网的提取。第一步利用局部线特征检测算子提取线基元，为此本文提出一种改进的均值比率（RoA）算子，应用SAR图像的统计特性，保证较高的准确率；第二步引入公路结构特征的先验信息，构造方向势能函数（DPF）。通过DPF最小化，来对提取的线基元进行组织，获得宏观的线性结构，文中方法通过ERS－1图像加以验证。