基于模糊聚类的SAR图像变化检测

利用两种模糊聚类算法即模糊C均值聚类(FCM)和Gustafson Kessel聚类(GKC),对SAR图像进行变化检测。差异图是根据不同时相图像的灰度值得到的,为了验证算法的有效性,实验选用两个不同地区的多时相图像,实验结果比较现存的马尔科夫随机场(MRF)和神经网络算法,不但耗用时间短,而且无需变化类和未变化类像素的任何先验分布信息。     

基于分水岭-谱聚类的SAR图像分割

由于谱聚类是基于图论的、以相似性为基础的聚类方法,需要计算图像中每对像素点之间的相似性.当图像很大时,计算相似性矩阵和求解相应的特征值、特征向量是很困难和耗时的.为此,针对合成孔径雷达(SAR)图像的特点,提出了一个两阶段的图像分割方法,首先采用分水岭算法对图像进行过分割,然后再用改进的谱聚类算法进行聚类.新方法不仅可以减少噪声对分割结果的影响,很好地保持图像边缘,而且对时间要求较高的应用也具有一定的参考价值.为了验证新方法的有效性,将其用于SAR图像分割,取得了较优的分割结果.     

基于多参数k-means聚类的自适应点云精简

点云数据量十分庞大,合理地精简点云数据是点云数据处理的重要研究内容.针对传统点云精简算法存在的细节缺失、空洞等问题,提出一种基于多参数k-means聚类的自适应点云精简算法.该方法基于KD-Tree创建点云k邻域,结合曲面拟合对点云数据进行曲率和法向特征计算,运用多参数混合特征提取方法对点云特征及边界进行检测并保留;并...     

基于Otsu和模糊核聚类算法的极化SAR图像分类

随着极化技术的发展,越来越多的高分辨率SAR图像出现,对其分类成为一个耗时的工作。针对该问题,提出了基于Otsu和模糊核聚类算法的极化SAR图像分类。将SAR图像分类分为两步,第一步借助Otsu法进行粗略分割,将图像转化为若干个区域;第二步利用模糊核聚类算法将第一步剩下的像素进一步分类。实验结果表明,该算法既可保持较高的分类精确度,又可保证较快的计算速度。     

基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测

传统的基于进化聚类方法在处理变化检测时耗时过长,在搜索最优聚类中心过程中容易陷入局部最优,对于SAR图像的变化检测存在边缘定位不够准确的缺点,提出了基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测方法.把图像的灰度值作为输入信息,通过量子比特定义聚类中心,通过量子免疫克隆算法来搜索最优聚类中心,从而得到更佳的全局阈值,最后根据...     

基于ISODATA聚类优化的粒子滤波算法

针对粒子滤波(PF)中存在粒子贫化的现象,将ISODATA聚类优化思想引入粒子滤波中.该算法选择相似性度量和聚类准则函数,使用迭代算法,逐步优化聚类结果,使准则函数达到极值,即使粒子集可以向后验概率密度分布取值较大的区域运动.通过对粒子集的优化,克服了粒子贫化的问题.实验结果表明,该算法具有较高的预估精度和较好的鲁棒性.     

Spatial Channel Sounding Based on Bistatic Synthetic Aperture Radar Principles

In this paper, we propose a simplified spatial channel sounding method by utilizing bistatic synthetic aperture radar (BiSAR) principles. Despite the different deployment geometries compared with a conventional BiSAR system, the feasibility of the approach is established by 1) the proposed method achieves a better spatial resolution than conventional directional channel sounders and 2) reconstruction algorithms based on time-domain back-projection in conjunction with a digital elevation model provide a good imaging performance and are suitable for reconstructing the spatial distribution of scatterers. Simulations of a high-speed rail (HSR) scenario demonstrate that the estimated power delay profiles (PDPs) and power angle profiles (PAPs) are close to the actual values.     

利用GPU实现SAR图像的并行处理

利用GPU计算处理能力,实现并行RD成像算法。提出了一种具有高并行度机载SAR实时并行成像算法实现方案。对实测数据进行成像处理结果表明,文中所提方案能够满足实时成像处理要求,同时与传统实时成像处理系统相比较,能够大幅降低硬件、软件开发成本和周期。     

合成孔径雷达图像斑点噪声抑制与滤波

斑点噪声的存在,严重阻碍了合成孔径雷达（SAR）图像的应用。根据斑点噪声的形成机理,分析并比较了抑制SAR斑点噪声的传统滤波算法及统计滤波算法的原理,利用ERS-2的SAR图像数据比较了这几种算法对SAR图像斑点噪声的滤除效果,根据噪声滤波效果评价参数得出Gamma滤波抑制斑点噪声的综合性能最好。     

一种改进的激光点云滤波算法

针对常规的点云滤波方法在去除接近模型噪声的过程中会对模型造成较大破坏的问题,提出一种结合双张量投票和多尺度法向量估计的点云滤波算法.首先采用主成分分析法在较大的尺度下估计各点的法向量,对各点进行双张量投票以提取特征点.然后对提取出的特征点在较小的尺度下估计法向量,并结合随机采样一致性方法对小范围噪声平面进行剔除.最后采用曲率对剩余的噪声进行滤波,获得最终的点云数据.实验结果表明,所提算法可以有效剔除噪声点,并较好地保留三维模型的尖锐特征,为后续点云配准和三维重建奠定基础.     

弹载合成孔径雷达大斜视子孔径频域相位滤波成像算法

弹载合成孔径雷达(SAR)为满足机动性和实时性,常采用大斜视子孔径成像处理;而大斜视SAR成像存在严重的距离方位耦合,时域校正距离走动解决这一问题会带来方位聚焦深度问题。针对方位聚焦深度问题以及子孔径特性,该文提出一种新的子孔径成像算法频域相位滤波算法(FPFA),该算法在无近似瞬时斜距模型下,采用时域校正距离走动,频域校正弯曲,在方位频域引入相位滤波因子校正多普勒调频率和方位向高次项的空变性,并结合谱分析(SPECAN)技术实现方位聚焦。仿真和实测数据处理验证了该算法的有效性。     

圆迹SAR极坐标格式算法研究

 该文提出一种新的用于圆迹合成孔径雷达(Circular Synthetic Aperture Radar, CSAR)成像的极坐标格式算法。在CSAR模式下,点目标的波数域3维频谱为3维曲面。根据这一特点,算法采用逐高度平面成像的方法最终获得3维图像,即通过参考函数相乘,将频谱投影到2维平面,既避免了高度向的插值,又保证了算法的精确性。并且该算法通过两步相位补偿操作校正了越距离单元徙动的高次项,扩大了有效成像范围,避免了场景边缘目标的散焦。最后,点目标仿真验证了该算法的有效性。     

合成孔径雷达子孔径相位定标方法分析

斜距定标技术是获取高精度SAR(Synthetic Aperture Radar)图像的重要环节之一。传统斜距定标方法通过POS(Position and Orientation System)数据和地面控制点坐标对斜距进行测量,对POS系统的精度有很高的依赖性,且需要获取地面控制点的精确位置信息。为降低斜距定标对POS精度与地面控制点位置精度的要求,该文提出了一种基于子孔径相位的定标方法,通过构建基于SAR子孔径相位的测角模型,利用Cramer-Rao界定量分析其测角精度,并给出了子孔径相位的测距定标模型与精度分析。文章最后分析了子孔径相位定标方法的优势。      

切趾滤波旁瓣抑制技术在合成孔径雷达中的应用

线性调频SAR回波信号经过二维匹配滤波,所得到二维像具有较高的旁瓣电平,虽然通过幅度加权处理可以降低旁瓣电平,但是主瓣的分辨率会降低。该文针对这一问题,探讨了应用切趾滤波技术来抑制线性调频SAR图像的旁瓣电平的优点,并给出了具体的实现步骤。理论分析和仿真表明,在获得相同的峰值旁瓣电平下,与幅度加权旁瓣技术相比,切趾滤波技术可以保持原SAR图像的分辨率。最后,多目标SAR图像的仿真结果验证了切趾滤波技术的优越性。