关键词:
合成孔径雷达图像
小波变换
噪声滤除
数据压缩
小波包
纹理分析
Gabor变换
图像分割
深度信息
神经网络
摘要:
合成孔径雷达(SAR)是现代遥感技术中的微波遥感研究的一个热点问题.该论文系统地介绍了作者在合成孔径雷达(SAR)数字图像处理与分析理论、方法及其应用等方面的研究工作.该文提出利用小波分析和软门限对SAR图像斑点噪声(speckle)进行抑制与滤除的算法.提出了一种对SAR原始数据进行压缩的方法.提出一种基于Gabor变换的多尺度、多方向的SAR图像抑制斑噪及纹理分割算法.根据SAR图像的特点设计一组Gabor滤波器,对SAR图像进行二维Gabor变换,得到一组滤波多分辨率、多方向的图像.通过对滤波后的图像分别进行非线性变换,再用非相干均值平滑以滤出斑噪,并计算每个像素在选定窗口内的能量,以此检测出纹理特征,然后用均方误差聚类方法得到分割的图像.最后,给出对SAR图像进行纹理分割的满意实验结果.论述了雷达三维成像和雷达视觉技术和方法.根据合成孔径雷达(SAR)侧视工作的几何关系,利用由此产生的目标阴影、迎坡缩短和顶底倒置现像,用单幅SAR图像定量地测定目标位置的高度,并且给出相应的两种算法及实验结果.该文针对雷达图像匹配制导中的共性特征提取和雷达图像与地图匹配这一特定问题,应用小波变换多尺度分析提取共性特征,提出基于人工神经元网络的雷达图像匹配方法,并且给出相应的试验结果.