SAR图像处理就业

SAR图像处理

班级：

学号： 姓名：

一：SAR图像概述：

SAR是一种可成像的雷达，它所用的雷达波段大约是300MHz到30GHz。比如一般用的波段是1~10GHz的合成孔径雷达，大气对这种波段的影响不大。也就是说如果天上有一个合成孔径雷达卫星，白天黑夜、大气的云雾雨雪等天气变化对雷达看到的结果影响甚微，可忽略不计。所以合成孔径雷达是一种全天时、全天候的雷达，它所成的图像就是SAR图像了。 SAR图像的场景和照相机拍出来的场景类似，只不过波段不同看到的事物也不一样。SAR都是斜视的，而光学的可以垂直照射。

二 SAR图像成像原理

雷达是通过发射微波，接收地面目标反射的回波来获得信息的一种主动微波遥感，而且主要采用侧视雷达。侧视雷达的工作原理是把天线安装在飞行器的侧面，在垂直于航线的一侧或两侧发射雷达波束，这个波束在航向上很窄，在距离向上很宽，覆盖了地面上一个很窄的条带，随着飞行器向前移动，不断地发射这样的波束，并接收相应的地面窄带上各种地物的回波信号。这样，雷达波束在目标区域上扫过，获得该地区的连续带状。平行于飞行航线的方向称为方位向，垂直于航线

SAR图像sarscape详细处理过程

来自

SAR系统可以通过多种方式获得图像，如单通道或双通道模式（如HH、HH / HV或VV / VH)、干涉 (单轨或多轨)模式、极化模式(HH,HV,VH,VV)、干涉及极化组合采集模式，不同的获取模式对应了不同的处理方法，可分为以下四种：

? ? ? ?

ENVI-IDL技术殿堂的博客

雷达强度图像处理

雷达干涉测量（InSAR/DInSAR） 极化雷达处理（PolSAR） 极化雷达干涉测量（PoIInSAR）

本文介绍的是雷达强度图像的处理。 1 处理流程

如下图是利用SARscape雷达图像基本处理工具，基于不同雷达数据情况，执行雷达图像处理和应用的流程图。

单雷达图像处理与应用流程图

单一传感器，单一模式，多时相雷达图像处理与应用流程图

单/多传感器，多模式，多时相雷达图像处理与应用流程图

2 处理流程关键技术 下面介绍流程中相关技术。 (1) 聚焦处理

对雷达系统的RAW数据中每个点的反射绿利用经过优化的调焦算法实现数据快速聚焦处理，直接输出单视复数产品数据（SLC数据）。 (2) 多视处理

为了得到最高空间分辨率的SAR图像，SAR信号处理器使用完整的合成孔径和所有

数字图像处理的就业前景 收藏

最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向，似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我今年找工作的经验谈谈我的看法。

就我看来，个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（一维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也都是图像模式识别。在实际应用场合，采集的信息很多都是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万不能忘了医学图像这一块，如果有医学图像处理的背景，去一些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了一个选择方向，并不一定要局限在图像方向。

下面谈谈我所知道的一些公司信息，不全，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。

搜索方向

基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就

数字图像处理的就业前景 收藏

最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向，似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我今年找工作的经验谈谈我的看法。

就我看来，个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（一维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也都是图像模式识别。在实际应用场合，采集的信息很多都是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万不能忘了医学图像这一块，如果有医学图像处理的背景，去一些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了一个选择方向，并不一定要局限在图像方向。

下面谈谈我所知道的一些公司信息，不全，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。

搜索方向

基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就

SAR图像变化检测综述

SAR变化检测研究综述1

闻彩焕1,2,3，刘君臣1,3，蔡红奎4

中国矿业大学环境与测绘学院，江苏 徐州 (221116)

中国测绘科学研究院摄影测量与遥感所，北京 (100830)

3江苏省资源环境信息工程重点实验室，江苏 徐州（221116）

4河南理工大学土木工程学院，河南 焦作 (454000) 21

E-mail:

摘 要：SAR由于其具有的传统光学遥感不可比拟的全天候、全天时的优势而逐渐成为变化检测的重要数据源，在国土资源监测、灾害评估与监测等各个方面起到日益重要的作用。本文介绍了SAR变化检测的主要研究内容，常用的SAR变化检测算法，并在广泛阅读主要遥感刊物上发表的文献的基础上总结了国内外的研究现状，最后对SAR变化检测研究的前景做了展望。

关键词：遥感，SAR，变换检测

中图分类号：TP79

1 引言

遥感变化检测是指通过对不同时期同一区域的遥感图像进行比较分析，根据图像之间的差异得到我们所需要的地物或目标的变化信息。现代遥感技术的飞速发展为变化检测提供了一种便捷的途径，遥感数据成为变化检测的主要数据源。

与可见光和红外遥感相比，微波遥感具有无可比拟的优点：微波能穿透云雾、雨雪，具有全天候、全天时的工作能力。二，微波对地物有

为了改善SAR图像的质量,提出了劣质SAR图像的退化模型。根据在斑点非完全发育的非平稳域,SAR图像受斑点噪声污染或线性模糊退化两种主要因素降质的特点,设计了两种具有代表性的复原流程,并采用复小波域层内层间相关性斑点抑制算法和维纳去卷积盲复原算法进行复原。实验结果表明,复原后图像的视觉效果和PSNR值均有明显的改善。

计算机工程与设计 C m u r ni e n d e g o pt E g er g n D s n e n i a i

2 1, 2) 00 1( 3 4

55 31

开发与应用

劣质 S AR图像退化模型研究闰河，巫茜 (庆理 _大学计算机学院，重庆 4 0 5 )重 T - 0 0 4摘要：了改善 S R图像的质量，出了劣质 S R图像的退化模型。据在斑点非完全发育的非平稳域，A图像受斑点为 A提 A根 SR噪声污染或线性模糊退化两种主要因素降质的特点，计了两种具有代表性的复原流程，并采用复小波域层内层间相关性设斑点抑制算法和维纳去卷积盲复原算法进行复原。实验结果表明，原后图像的视觉效果和 P NR值均有明显的改善。复 S

关键词：AR图像；斑点噪声；退化模型；维纳去卷积；图像复原 S中图法分类号：P 1. T 37 4文献

SAR图像变化检测综述

SAR变化检测研究综述1

闻彩焕1,2,3，刘君臣1,3，蔡红奎4

中国矿业大学环境与测绘学院，江苏 徐州 (221116)

中国测绘科学研究院摄影测量与遥感所，北京 (100830)

3江苏省资源环境信息工程重点实验室，江苏 徐州（221116）

4河南理工大学土木工程学院，河南 焦作 (454000) 21

E-mail:

摘 要：SAR由于其具有的传统光学遥感不可比拟的全天候、全天时的优势而逐渐成为变化检测的重要数据源，在国土资源监测、灾害评估与监测等各个方面起到日益重要的作用。本文介绍了SAR变化检测的主要研究内容，常用的SAR变化检测算法，并在广泛阅读主要遥感刊物上发表的文献的基础上总结了国内外的研究现状，最后对SAR变化检测研究的前景做了展望。

关键词：遥感，SAR，变换检测

中图分类号：TP79

1 引言

遥感变化检测是指通过对不同时期同一区域的遥感图像进行比较分析，根据图像之间的差异得到我们所需要的地物或目标的变化信息。现代遥感技术的飞速发展为变化检测提供了一种便捷的途径，遥感数据成为变化检测的主要数据源。

与可见光和红外遥感相比，微波遥感具有无可比拟的优点：微波能穿透云雾、雨雪，具有全天候、全天时的工作能力。二，微波对地物有

SAR图像模拟技术被广泛应用于SAR系统的设计和验证、SAR图像的正射纠正、雷达图像解译和目标识别等。随着星载SAR的发展,必然面临着对星载SAR图像模拟的大量需求。本文首先从SAR图像的几何特征和辐射特征出发,探讨了SAR图像模拟技术的原理,分析了RD(Rang Doppler)模型,后向散射模型和斑噪模型。在传统RD模型的基础上,根据不同地形特征(起伏地形和平坦地形)考虑不同的后向散射

维普资讯

第1 1卷

第 2期

遥感学报J OURN AL OF RE MOT E S E N S I NG

Vo 1 .1 1,No. 2 Ma r .,20 0 7

2 0 0 7年 3月

文章编号：1 0 0 7— 4 6 1 9 ( 2 0 0 7 ) 0 2 - 0 2 1 4— 0 7

基于图像特征的星载 S A R图像模拟研究吴涛 2,王超 2,张红 2,张增祥( 1 .中国科学院遥感应用研究所，北京师范大学遥感科学国家重点实验室，北京 2 .中国科学院遥感卫星地面站，北京 1 0 0 0 8 6 ) 1 0 0 1 0 1;

摘

要： S A R图像模拟技术被广泛应用于 S A R系统的设计和验证、 S A R图像的正射纠正、雷达图像解译和目

第一章：

1. 半调输出技术可以 B

A 改善图像的空间分辨率 B 改善图像的幅度分辨率 C 利用抖动技术实现 D 消除虚假轮廓现象 2. 抖动技术可以 D A 改善图像的空间分辨率 B 改善图像的幅度分辨率 C 利用半调输出技术实现 D 消除虚假轮廓现象

3 .利用一个2×2模板的每个位置可表示4种灰度，那么这个模板一共可表示的灰度为B A 5种 B 13种 C 16种 D 20种

4. 一幅256×256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是 A

A 256K B 512K C 1M D 2M

5 .数字图像木刻画效果的出现是由于下列什么原因产生的 A A 图像幅度分辨率过小 B 图像幅度分辨率过大 C 图像空间分辨率过小 D 图像空间分辨率过大

6. 当改变图像的空间分辨率时，受影响最大的是图像中的：A A 纹理区域（有许多重复单元的区域） B 灰度平滑区域 C 目标边界区域 D 灰度渐变区域

7 .当改变图像的幅度分辨率时，受影响最大的是图像中的：BD A 纹理区域

B 灰度平滑区域 C 目标边界区域 D 灰度渐变区域 第二章：

7． 如果将图像中对应直方图中偶数项灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替，所得

实验六 彩色图像的处理

一、实验目的

1、 掌握matlab中RGB图像与索引图像、灰度级图像之间转换函数。 2、 了解RGB图像与不同颜色空间之间的转换。 3、 掌握彩色图像的直方图处理方法。

二、实验内容及步骤

1、RGB图像与索引图像、灰度级图像的转换。

close all

RGB=imread('flowers.tif');

[R_i,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 figure

imshow(R_i,map)

[R_g]=rgb2gray(RGB);%RGB图像转换为灰度级图像 figure imshow(R_g)

思考：

将RGB图像’flowers.tif’分别转换为32色、256色、1024色索引图像，是否调色板所表示的颜色值越多图像越好？

close all

RGB=imread('flowers.tif');

[R_i1,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 [R_i2,map]=rgb2ind(RGB,32);%RGB图像转换为32色的索引图像 [R_i3,map]=rgb2ind(RGB,256);%RGB图像转换为256色的索引图像 [