利用SPECAN算法的聚束SAR成像处理

讨论了距离向去调频聚束模式SAR信号的回波模型及特点,通过对聚束SAR信号的时、频域关系的分析,给出了适合去调频后的聚束SAR数据的成像算法。该算法结合了SPECAN算法高效和标准条带成像算法精确的优点,首先采用SPECAN算法对原始数据距离向去斜,其次采用距离-多普勒算法实现方位精确聚焦,与传统的距离-多普勒算法相比,成倍地降低处理的数据量,从而可实现聚束SAR的实时成像处理。对Ku波段实际飞行数据采用该算法压缩得到高分辨率的图像,验证了理论分析的正确性和所用方法的可行性。     

一种新的大斜视TOPS SAR全孔径成像方法

针对大斜视模式导致回波信号距离向和方位向耦合严重,循序扫描地形观测模式波束指向的变化导致全孔径回波信号的方位带宽大于系统脉冲重复频率,引起方位谱模糊的问题,提出了一种基于修正距离徙动算法和方位谱分析的全孔径成像算法.对于全孔径数据,首先通过方位预处理获取信号无模糊的二维频谱,然后采用修正距离徙动算法进行距离徙动校正,最后通过谱分析技术和方位去斜技术将信号聚焦在方位频域.仿真实验和实测数据结果验证了该算法的有效性.     

Application of Modified SPECAN Algorithm in Parasitical BiSAR

Global navigation satellite system (GNSS) can be employed as a transmitter to composite bistatic synthetic aperture radar (BiSAR). As GNSS signal is quite different from the traditional radar signal, modified spectral analysis (SPECAN) algorithm is proposed and applied in the BiSAR system. The modifications include Doppler centroid compensation, range curve correction and azimuth processing method. The modified SPECAN algorithm solves the imaging problem under the condition of huge range migration, long synthetic aperture time and phase-coded signal. The proposed algorithm is verified by experiment results.     

SAR相位图像压缩的研究

图像压缩是合成孔径雷达(SAR)的关键技术,其中相位图像压缩是合成孔径雷达信号处理的重要内容.本文采用网格编码量化技术,建立了基于网格编码量化的相位图像压缩算法.采用星载合成孔径雷达RADARSAT的图像作为测试图像进行实验,实验结果验证了该算法的有效性和实用性.     

弹载SAR图像几何失真校正方法

探讨了装载在导弹上的侧视合成孔径雷达（SAR）在导弹下降飞行过程中所获取图像的几何失真校正问题．根据导弹在要求合成孔径雷达成像期间内的飞行特点．建立了SAR工作的空间几何模型；由于成像过程中．弹体高度不断减小．SAR图像存在严重的几何失真．根据成像过程中的几何关系，提出了采用子孔径RD算法获得的SAR图像几何失真的校正方法，通过仿真验证了该方法的正确性．     

多视角ISAR成像研究

提出了多视角逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法,对不同视角回波数据子孔径内部与外部分别选用不同对齐基准的方法进行包络对齐,然后采用多特显点综合法进行自聚焦．对各个视角接收信号融合,给出了一种参数化方法与非参数化方法相结合以进行稀疏孔径外推的算法,经外推后通过方位向FFT得到目标ISAR图像,该算法可有效应用于合成孔径雷达稀疏孔径成像．     

一种SAR图像相干斑噪声抑制新算法

为抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声,同时有效保护SAR图像的边缘特征,给出了相干斑噪声在小波域的一种加性转换噪声模型．并以此模型为基础,提出了一种非下采样小波包分解下自蛇扩散与改进L1-L2联合优化相结合的相干斑噪声抑制新算法．该算法利用非下采样小波包变换对SAR图像进行多层子带分解,然后对低通子带系数进行自蛇扩散滤波,并将滤波处理后的系数作为原SAR图像在小波域的局部均值估计,再以此局部均值为基础,利用改进的L1-L2联合优化对其他各高频子带系数进行自适应软阈值收缩滤波去噪．最后通过重构滤波后的各子带系数实现SAR图像相干斑噪声抑制．实验表明: 与经典的空域Kuan滤波算法、P-M扩散滤波算法及基于非下采样小波变换的Γ-WMAP算法相比,本算法在SAR图像的相干斑噪声抑制与边缘保护方面均取得了较好的效果．     

A Chirp Scaling Algorithm for Spaceborne SAR System with Large Squint Angle

0roAtpresent,thernostpopulaxSARprocessingtech-niqUesistheIang-DoPPler(RD)algorithm,especiallyitSmedifiedversionwiththesecondeqrmgecomPression.ThernaindisadvantagesofRDalgorithInarethesec0ndnyrmgecompressioncarinteasilyincooprateazimuthfre-qUencydePendencet',']andtheinteIPOlatorinrmgecellhagrationcorrectionreqUiressignificantcomPutationtimeandleadst0lossofimageqUality.TheWaveeqUational-gorithIn['Jisth..ti..ll;theoptimum,buttheSt0ltmaP-pinginfreqUencyd0Inainismorecriticalandcausesthe…     

利用回波数据的高分宽测机载SAR运动误差提取方法

为实现高分辨宽测绘带SAR成像,提出一种基于回波数据的高分辨宽测绘带机载SAR运动误差提取方法,有效弥补了基于惯性测量单元/全球定位系统(INS/GPS)提取的运动误差精度低的问题.首先采用一种基于图像对比度最优的方法对SAR回波数据进行相位误差估计,然后利用加权总体最小二乘(WTLS)基于空变相位误差模型反演运动轨迹误差,最后利用得到的轨迹信息实现空变相位误差的补偿和残余距离徙动校正.实测数据处理结果证明该方法有效,相比传统自聚焦算法具有更高的估计和补偿精度.     

一种基于最大全变差准则的SAR图像自聚焦算法

研究了一种基于信号全变差的合成孔径雷达图像自聚焦算法．该方法从复图像域出发,通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型,改变图像的聚焦程度直至一维像的全变差达到最大,从而完成误差校正．同最小熵法相比,该自聚焦算法计算量较少,更易实现．     

Road network extraction in classified SAR images using genetic algorithm

Due to the complicated background of objectives and speckle noise, it is almost impossible to extract roads directly from original synthetic aperture radar(SAR) images. A method is proposed for extraction of road net-work from high-resolution SAR image. Firstly, fuzzy C means is used to classify the filtered SAR image unsupervis-edly, and the road pixels are isolated from the image to simplify the extraction of road network. Secondly, according to the features of roads and the membership of pixels to roads, a road model is constructed, which can reduce the extraction of road network to searching globally optimization continuous curves which pass some seed points. Final-ly, regarding the curves as individuals and coding a chromosome using integer code of variance relative to coordi-nates, the genetic operations are used to search global optimization roads. The experimental results show that the al-gorithm can effectively extract road network from high-resolution SAR images.     

Case study on the extraction of land cover information from the SAR image of a coal mining area

In this study, analyses are conducted on the information features of a construction site, a cornfield and subsidence seeper land in a coal mining area with a synthetic aperture radar (SAR) image of medium resolution. Based on features of land cover of the coal mining area, on texture feature extraction and a selection method of a gray-level co-occurrence matrix (GLCM) of the SAR image, we propose in this study that the optimum window size for computing the GLCM is an appropriate sized window that can effectively distinguish different types of land cover. Next, a band combination was carried out over the text feature images and the band-filtered SAR image to secure a new multi-band image. After the transformation of the new image with principal component analysis, a classification is conducted selectively on three principal component bands with the most information. Finally, through training and experimenting with the samples, a better three-layered BP neural network was established to classify the SAR image. The results show that, assisted by texture information, the neural network classification improved the accuracy of SAR image clas-sification by 14.6%, compared with a classification by maximum likelihood estimation without texture information.     

多地面运动目标大动态SAR成像稀疏表示

为了保证对多个地面运动目标同时进行合成孔径雷达成像时具有足够的响应动态范围,提出了一种基于参数化贝叶斯机器学习的压缩感知稀疏表示方法,在对运动目标稀疏特征增强的同时可以显著地提高多目标合成孔径雷达成像的响应动态范围。首先,利用渐进线性的吕氏分布时频表示方法获得多运动目标的多普勒调制参数,并构建二阶多项式傅里叶字典; 然后,针对该字典可能导致的压缩感知有限等距特性欠佳的问题,研究利用字典的互相关度进行定量评估; 最后,引入地面运动目标相对背景杂波的稀疏先验概率分布,建立层级贝叶斯模型,应用变分贝叶斯期望最大算法实现合成孔径雷达地面运动目标成像的稀疏表示,同时对可能存在的目标高阶运动和载机运动误差造成的相位失调进行校正,以保证运动目标雷达图像的聚焦性能。仿真及实测数据的处理结果验证了应用该方法可以显著地提升多目标成像响应动态范围,相比传统方法具有明显的优越性。     

加权空间函数优化FCM的SAR图像分割

传统模糊c-均值聚类算法没有考虑图像像素空间信息特征,在应用于合成孔径雷达图像分割时,由于合成孔径雷达图像中斑点噪声的影响,通常不能得到正确的分割结果．基于此问题提出加权空间隶属度和加权空间函数并应用于c-均值聚类算法,加权空间隶属度是多尺度条件下空间各相邻像素的位置和强度信息的加权隶属度值,加权空间函数中各加权空间隶属度的影响系数由自适应遗传算法优化,最终的隶属度值由加权空间函数修正．由于在这种聚类过程中融入了优化的空间信息,因此弱化了斑点噪声的影响,提高了分割精度．这种算法应用于实际合成孔径雷达图像分割实验,结果表明此算法对初始分类结果不敏感,具有较强的抗噪性能,改善了SAR图像的分割结果．     

基于单点像的光学稀疏孔径图像复原

为了定量评价光学稀疏孔径系统的图像复原效果,提出了一种以稀疏孔径系统单点像作为退化图像进行图像复原的方法.对稀疏孔径系统的单点像进行适当的复原处理,可获得类似爱里斑(即该稀疏孔径等效圆口径系统的单点像)的复原图像.通过比较该复原图像和爱里斑相似程度,即可对该复原算法(或者参数)进行评价.以法国SOLARNET光学稀疏孔径系统为例演示了上述图像复原过程.仿真结果表明,基于单点像的图像复原方法是可行的.     

基于支持特征点的SAR辅助导航反演点置信度估计

合成孔径雷达(SAR)由于全天候、全天时等特点使得它正成为飞行器导航的理想传感器之一.SAR辅助导航是利用SAR实时获取的目标散射图像与飞行器中存储的参考图像进行匹配运算,进而修正飞行器的位置数据.但由于SAR为侧视雷达,当地形存有较大起伏时,实时图中某些位置的像素将产生偏移,使整个反演精度下降.基于此,以F.Leberl构象模型为基础,提出了基于支持特征点的反演控制点置信度估计方法.实验结果显示,根据置信度对适合精确匹配区域的数据进行优化选取,能较大提高反演飞行器空间位置的精度.     

Inverse Synthetic Aperture Radar Imaging of Multi-Targets Based on Image Processing Technique

基于图像处理技术的ISAR多目标成像

王勇，冯帅，张庆祥

(哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院，哈尔滨 150001)

创新点说明：

提出一种基于图像域分割处理的多舰船目标ISAR成像算法，创新点如下：

1. 首先应用图像域的一系列处理将稀疏的多目标ISAR图像变为边缘清晰、相互无交叠的多目标轮廓像，进而应用图像域的滤波器实现目标的分离提取，针对分离出的单目标进行精确的聚焦成像。

2. 所用方法解决了速度相近的多目标ISAR成像问题，可有效解决方位向或距离像不可分割目标的分离问题。并在实测数据验证中表现出良好性能。

研究目的：

为解决速度相近的多目标在ISAR成像中难以精确聚焦与有效分割，提出一种基于图像域分割处理的多舰船目标ISAR成像算法。该算法具有一定鲁棒性与自适应性，可对距离相距较近、平动速度相似、三维摆动不同的多目标进行有效分割与再聚焦成像。

研究方法：

1. 对多目标回波数据进行距离压缩，应用积累互相关法及恒定相位差消除法进行整体的初步运动补偿，之后应用RD算法得到多目标的粗成像结果。

2. 对粗成像结果依次进行全局噪声抑制、自适应图像截取、条纹干扰及斑痕噪声抑制、图像空洞填充、几何聚类分割，得到目标各自的轮廓。之后应用该轮廓在复图像域实现目标的分割与提取。

3. 将提取到的目标数据反变换至数据域，重新进行单目标的运动补偿，之后应用RD算法及RID算法（PGCPF）得到不同目标各自的清晰成像结果。

结果：

1. 针对多个相似速度目标（四个舰船目标具有相似的平移运动和不同的三维摆动）进行仿真实验，目标完整分离且成像清晰，说明本文所提出算法的有效性。

2. 应用一段实测双船数据对算法性能做出验证，结果显示分离效果较好，成像较为清晰，说明本文所提出算法具备处理实际场景数据的能力。

结论：

当雷达回波内出现多个目标回波时，由于目标的运动状态差异，导致传统的运动补偿方法无法同时将目标的运动精确补偿，造成成像质量偏低。本文提出一种基于图像域分割处理的多舰船目标ISAR成像算法。该算法经过仿真及实测数据的验证，具备一定的鲁棒性及自适应性。

关键词：图像分割，多目标，ISAR

     

New soft morphological parameterized symmetric logarithmic image processing filtering algorithm

Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging has the inherent random speckle noise, which seriously affects the quality of the SAR image, and it is very important to study the suppression of the speckle noise. In view of the fact that the traditional spot noise suppression method could not remove speckle noise while protecting the image texture information, a novel filtering algorithm is proposed based on the soft morphological and parameterized symmetric logarithmic image processing model. The proposed algorithm combines the flexibility of the order-statistic soft morphological operations and the characteristic of the parameterized symmetric logarithmic image processing model which establishes a parameterized symmetric structure processing part of the image, which can suppress speckle noise while protecting the texture information on the image. In order to validate the despecking performance of the proposed algorithm, we compare the effect of the filter with some of the existing filtering algorithms, and use some of the image evaluation parameters of the suppress speckle noise image to evaluate the performance of the SMPSLIP filtering algorithm. Experimental results show the effectiveness of this algorithm.     

联合误差估计的机载超高分辨率SAR成像

针对机载超高分辨率合成孔径雷达存在运动误差严重影响成像质量的问题,提出一种联合误差估计的超高分辨率成像方法。首先,依据合成孔径雷达成像几何,将惯导投影到斜距平面坐标系,反演出运动误差,通过插值运算完成距离空变粗补偿;接着,为了有效结合运动补偿,采用改进施托克插值的距离徙动算法完成徙动校正;利用子孔径误差相位提取和全孔径拼接的方法,完成运动误差的精估计和补偿;采用图像偏移算法实现残余方位空变误差相位估计和补偿。完成以上徙动校正和运动补偿后,对方位全孔径数据进行匹配滤波,得到超高分辨率合成孔径雷达成像结果。采用所提算法对机载X波段和Ku波段实测数据进行成像,得到二维0.05m超高分辨率成像结果,验证了该方法的有效性和实用性。