合成孔径雷达的校准

合成孔径雷达(SAR)校准的目的是要从雷达图像中演绎出地面目标的后向散射系数σ^(?)。完成SAR校准的基本方法是,定量比较SAR系统对地面目标和对已知雷达截面的参考目标的图像响应。本文从端到端系统的角度着重阐述使用参考点目标对SAR图像进行校准的方法,并给出若干实例,还对校准误差的来源进行较深入的讨论。

基于相位一致和稳定非线性SIFT算法的SAR图像校准

传统合成孔径雷达(SAR)图像在高频率、空间尺度等条件的影响下,存在图像特征校准率低、相位一致性不具备以及在非线性条件下稳定性差的不足。为了解决这一问题,文中提出了基于相位一致和稳定非线性SIFT算法的SAR图像校准,很好地解决了原始SAR图像下校准率低的问题。首先,采用尺度不变特征转换(SIFT)算法,对SAR图像进行了处理;其次,进行了无用特征点的剔除,使得检测到的图像基本达到了粗配准的目的,同时对图像进行了欧氏距离匹配,使图像特征点满足匹配。实验结果表明,文中算法满足在SAR图像下的校验,并通过对比相关数据表明算法满足相位一致与非线性条件下的稳定性。对比其他算法,该算法已基本具备SAR图像高效校准的要求,较改进前稳定性、可靠性等均有一定的提升。