基于DEM的星载SAR图像模拟并用于图像精校正的方法研究

根据星载SAR的成像原理,应用距离-多普勒方程对数字高程模型(DEM)的三维位置点进行图像几何位置的计算,然后根据经验公式给出了雷达后向散射系数的模拟方法。针对DEM格网点采样间隔和SAR图像分辨率的不同,以及由于侧视成像雷达的特点而导致山区的迎坡和背坡模拟图像点密度不均匀等问题,采用了基于DEM格网点内插的算法。最后应用模拟SAR图像和真实图像匹配来实现星载SAR图像的几何精校正处理。通过采用RADARSAT的实际图像进行校正,证明了方法的可行性,为我国星载SAR的技术论证提供借鉴。

利用RD模型和DEM数据的高分辨率机载SAR图像模拟

本文提出一种利用DEM数据基于RD模型的SAR图像模拟方法。该方法选择了Muhleman后向散射系数模型模拟SAR图像的辐射特性,引入SAR成像中的RD模型直接进行几何变换和灰度重采样模拟出SAR图像的几何特征。实验结果分析表明:模拟的SAR图像和真实SAR图像在图像纹理和几何关系上是一致的,而且几何关系可以精确配准到均方根误差为1.3个像素。

基于DEM和查找表的高分辨率机载SAR图像正射校正

提出基于DEM和RD模型来模拟SAR图像,并以此为基础创建与DEM地理坐标相一致的查找表,将模拟成像过程中DEM地理坐标与SAR图像坐标之间的RD模型映射关系采用查找表记录。经模拟图像与真实图像的精确配准,DEM所在的空间三维坐标与真实SAR图像二维坐标实现了关联。试验结果表明,该方法无需地面实测控制点便能有效地正射校正高分辨率机载SAR图像,并且平面位置与DEM完全一致,精度在一个像素以内。

模拟退火在SAR图像信息提取中的研究

研究了用模拟退火进行SAR图像分割的可行性及效率,获得基于相关结构邻域模型,MAP准则下的分割图像.实验结果表明,SA受斑点噪声影响比较小,有很强的抗噪性,同时能够获得全局最优,能够更准确地进行分类和小区域的识别,对各类SAR图像都有很好的分割效果.

基于SAR影像模拟几何校正算法参数误差影响分析

基于SAR影像模拟的几何校正算法以其不需要提供地面控制点、精确的成像参数以及所有操作可自动完成等优点,在SAR图像几何校正中受到了广泛的关注和应用。然而测量设备误差的存在,使得算法输入参数(航向角、飞行高度、近端斜距、DEM高程)存在误差,这会引起SAR模拟图像特征发生变化,严重时还会引起图像匹配参数(控制点)误差,降低几何校正精度。论文分析了算法输入参数和控制点对SAR影像模拟和图像匹配的影响,在此基础上完成了关于参数误差影响的较完整的分析,导出了一套相应的计算公式,弥补了现有文献中的一些空缺。

基于数值散射模拟与模型匹配的SAR自动目标识别研究

该文提出并实现了一种基于模型的SAR自动目标识别算法,该算法用实验室开发的BART进行离线电磁散射计算,系统参数设置和MSTAR数据库的参数完全一致,对待测图像和电磁散射数据所成的图像分别进行特征提取,然后进行搜索匹配。该文通过MSTAR 3类目标3种型号的实测数据和BART仿真数据分别验证了算法的可行性和准确性。该算法简单易实现,运行时间短,目标分类识别的效果较好。

双站SAR图像的极化分析

该文对双站SAR(BISAR)模拟图像不同地物的极化特征分析,发现传统单站极化特征参数(α,β,γ)在BISAR图像上不再能有效地表现地物散射的极化特征。由此,提出了统一双站极化基变换,重新定义了极化特征参数α,β,γ,使其保持原有的分离取向关联等优点。经统一双站极化基变换后,不同地物散射的极化特征更明显,重新定义的α,β,γ能反应不同散射机制,提供了BISAR图像解译和地表分类的初步手段。

星载SAR图像定位模型综述及分析

定位是星载SAR图像几何处理的关键内容之一.论文主要综述几种常见的定位模型,列出他们的基本方程式,简要分析他们的优缺点.这些模型包括一般多项式模型、有理函数模型、共线方程模型、距离-多普勒模型和SAR影像模拟模型.同时,还简要介绍了一些相关研究.最后展望了这些模型的发展.这些内容可以为SAR图像定位模型的选择和进一步研究提供参考.