在SAR图像中

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SAR图像处理

标签:文库时间:2025-02-06
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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图像变化检测综述

标签:文库时间:2025-02-06
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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

劣质SAR图像退化模型研究

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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

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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

基于图像特征的星载SAR图像模拟研究

标签:文库时间:2025-02-06
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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;

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

SAR图像sarscape详细处理过程

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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:

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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

MATLAB在图像处理中的应用

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《MATLAB语言》课程论文

MATLAB在图像处理中的应用

姓名:魏晶茹 学号:12010245218

专业:通信工程 班级:通信工程1班 指导老师:汤全武

学院:物理电气信息学院 完成日期:2011年12月11日

MATLAB在图像处理中的应用

(魏晶茹 12010245218 2010级通信工程班)

[摘要] MATLAB语言因具有功能强、效率高、简单易学等特点,在许多领域得到广泛应用。强大的绘图

功能是MATLAB的特点之一。MATLAB提供了一系列的绘图函数,本文在简要介绍MATLAB软件的基础上, 结合其图象处理工具箱, 重点分析了MATLAB在图象处理中的应用。通过实例验证了该语言具有强大图形处理能力, 是一种简洁易学, 可读性强、功能强大的应用软件。

[关键词]MATLAB语言、图像处理、直方图均衡化

一、 问题的提出

MATLAB 语言是当今国际上科学界 (尤其是自动控制领域) 最具影响力、也是最有活力的软件。它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、便捷的与其他程序和语言接口的功能。MATLAB 语言在各国高校与研究单位起着重

小波变换在图像压缩中应用

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科技信息 O高校讲台。

绷CE&TECI悄0LOGY玳FO蹦AⅡ0N

2007年第24期

小波变换在图像压缩中的应用

李娟

(山东教育学院物理科学与技术系

山东济南250013)

摘要:小渡变换在数字化图象的压缩中起着极其重要的作用。本文在简单阐述小波变换基本理论和Mallat算法基本思想的基础上.着重利用Matlab软件研究了小波变换在图像压缩技术中的具体应用,结合实例给出了具体程序,并对程序进行了详细说明。

关键词:图像压缩;小渡变换;多分辨分析;Mallat算法

1.引言

随着多媒体应用的普及和数字视频技术的发展.以及网络上图像传输的增多,对图像的处理变得越来越重要。图像的数字化是必然的趋势,但是经过数字化的图像所占的数据量相当庞大,而信道带宽和

(3)伸自自性:巾(t)EVfc=}巾(2t)EV卜l

(4)平移不变性:牵(t)EVf§弗(卜2卜1k)EVj,Vk∈z

(5)斑esz基存在性:存在巾(t)∈Vo,使得{巾(21t—k))k。。构成Vi的mesz基。

存储空间的限制又给实际应用带来了很大的困难,所以图像压缩已成为现代信息社会急待解决的问题。

小波变换的理论是20世纪80年代后期兴起的新的数学分支.素有“数学显微镜”的美称。它是继1822年

基于局部多分辨特征的SAR图像自动目标识别(精)

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1 0 5 4 清 华 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版) ( ) 2 0 1 1, 5 1 8 征提取后 , 送入分类器进行测试 , 输出分类结果 。 原图像大 小 为 5 均值1 1 2×5 1 2 像 素, 0. 8 2,方 差7 5. 3 0,动态范围 6 4. 0 7,等效视数 1. 5 6,辐射分 辨率 2. 目 标 分 割 后, 虽然目标的重心相对于原 5 6; 但 经 过 分 类 实 验, 始 MS TAR 切片 中 心 有 所 偏 移 , 图像中 3 类 6 个目 标 均 能 实 现 正 确 检 测 和 识 别 , 充 分证实了本文方法的有效性 。 为了进一步测试算法在强噪声下的鲁棒性, 向 图像相 原始图像中加入 相 干 斑 噪 声 。 加 入 噪 声 后 , 关参数 如 下 :均 值 1 0. 8 3,方 差 8 5. 0 4,动 态 范 围 6 5. 3 1,等 效 视 数 1. 3 8,辐 射 分 辨 率 2. 6 7,峰 值 信 噪比 3 重 心 计 算, 目标 8. 3 8。 采用相同的目 标 检 测 、 ) ,分类结果显示 , 图6 图像中的 6 个目标 切片获取 ( 仍能正确检测和识 别 , 进一步

基于局部多分辨特征的SAR图像自动目标识别(精)

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1 0 5 4 清 华 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版) ( ) 2 0 1 1, 5 1 8 征提取后 , 送入分类器进行测试 , 输出分类结果 。 原图像大 小 为 5 均值1 1 2×5 1 2 像 素, 0. 8 2,方 差7 5. 3 0,动态范围 6 4. 0 7,等效视数 1. 5 6,辐射分 辨率 2. 目 标 分 割 后, 虽然目标的重心相对于原 5 6; 但 经 过 分 类 实 验, 始 MS TAR 切片 中 心 有 所 偏 移 , 图像中 3 类 6 个目 标 均 能 实 现 正 确 检 测 和 识 别 , 充 分证实了本文方法的有效性 。 为了进一步测试算法在强噪声下的鲁棒性, 向 图像相 原始图像中加入 相 干 斑 噪 声 。 加 入 噪 声 后 , 关参数 如 下 :均 值 1 0. 8 3,方 差 8 5. 0 4,动 态 范 围 6 5. 3 1,等 效 视 数 1. 3 8,辐 射 分 辨 率 2. 6 7,峰 值 信 噪比 3 重 心 计 算, 目标 8. 3 8。 采用相同的目 标 检 测 、 ) ,分类结果显示 , 图6 图像中的 6 个目标 切片获取 ( 仍能正确检测和识 别 , 进一步