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侦测目标的 SAR 图像处理与应用
  • 作 者:黄世奇,刘代志著
  • 出 版 社:北京市:国防工业出版社
  • 出版年份:2009
  • ISBN:9787118066036
  • 标注页数:246 页
  • PDF页数:257 页
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主要缩略词说明 1

第1章 绪论 4

1.1 引言 4

1.2 侦测信号处理内容与方法 6

1.3 侦测信息获取技术 8

1.4 SAR图像处理相关技术现状 11

1.4.1 SAR成像技术 11

1.4.2 目标散射特征及提取技术 12

1.4.3 SAR图像目标检测技术 14

1.4.4 SAR图像变化检测技术 14

1.4.5 SAR图像斑点噪声抑制技术 15

1.5 本书内容安排 16

参考文献 17

第2章 星载SAR数据预处理与成像算法 21

2.1 概述 21

2.2 SAR成像基本原理 21

2.3 星载SAR成像数据预处理 26

2.3.1 数据的压缩与解压及传输 27

2.3.2 数据预处理 27

2.4 MFSC算法 28

2.4.1 RD算法 28

2.4.2 MFSC算法描述 31

2.5 实测数据成像处理实例 36

2.6 星载SAR快视成像算法 40

2.6.1 SAR快视成像实质与数据处理 40

2.6.2 综合SAR快视成像方法 41

2.6.3 实测数据处理结果 43

2.7 本章小结 44

参考文献 44

第3章 SAR图像斑点噪声抑制方法 46

3.1 概述 46

3.2 SAR图像斑点噪声产生机理及特性 46

3.2.1 斑点噪声产生机理 46

3.2.2 斑点噪声的统计特性 48

3.3 基于空间域和变换域融合的滤波方法 49

3.3.1 多视处理滤波法 50

3.3.2 空间域滤波方法 50

3.3.3 变换域滤波方法 51

3.3.4 基于小波分析的数据融合抑噪算法 53

3.3.5 实验结果和算法应用分析 53

3.4 CRSN算法 56

3.4.1 算法描述 56

3.4.2 实验结果分析 57

3.5 本章小结 62

参考文献 62

第4章 基于特征点的SAR图像配准 64

4.1 概述 64

4.2 SAR图像配准技术 64

4.2.1 SAR图像配准的定义 64

4.2.2 SAR图像配准技术现状 65

4.3 图像配准的空间变换模型 66

4.4 基于SIFT算法的重叠区域特征点提取 69

4.4.1 SIFT算法原理 69

4.4.2 基于重叠区域的SIFT算法特征点提取 72

4.4.3 实验结果与分析 73

4.5 特征点匹配 75

4.5.1 基于最近距离的特征点匹配法 75

4.5.2 误匹配点对的消除方法 75

4.5.3 实验结果与分析 77

4.6 基于SIFT特征点的SAR图像配准 82

4.6.1 SAR图像的粗配准 82

4.6.2 SAR图像的精确配准 84

4.7 本章小结 85

参考文献 86

第5章 SAR目标散射特性与变化检测 88

5.1 概述 88

5.2 SAR图像与目标散射特性的关系 88

5.3 目标的散射机理与散射特性 90

5.3.1 目标散射机理 90

5.3.2 目标散射特性 91

5.4 RCS的定义与计算 93

5.4.1 RCS的定义 93

5.4.2 高频区目标RCS的预估方法 95

5.5 导弹机动发射车的散射机理、模型与计算 97

5.6 基于散射特性的目标变化检测 103

5.7 本章小结 105

参考文献 105

第6章 SAR图像目标的增强与检测方法 106

6.1 概述 106

6.2 ICA原理与算法 107

6.2.1 ICA原理 107

6.2.2 负熵最大化判据准则 108

6.2.3 基于负熵的快速ICA算法 109

6.3 基于ICA的SAR图像目标增强与检测 111

6.3.1 ICA-CFAR算法描述 111

6.3.2 SAR图像背景杂波分布模型 113

6.3.3 实验结果 120

6.4 CCFAR目标检测算法 122

6.4.1 CCFAR算法描述 122

6.4.2 亚像元空间域源算法 123

6.4.3 实验结果 124

6.5 CRSN算法与CCFAR算法 127

6.6 本章小结 128

参考文献 129

第7章 基于像素级的SAR图像变化检测 131

7.1 概述 131

7.2 图像变化检测方法综述 131

7.2.1 基于图像代数运算的变化检测方法 133

7.2.2 基于图像变换的变化检测方法 134

7.2.3 基于图像分类的变化检测方法 136

7.3 基于贝叶斯理论的最小错误率的阈值确定方法 136

7.3.1 贝叶斯理论的基本概念 136

7.3.2 均值循环迭代KI算法 137

7.3.3 多阈值EM算法 142

7.4 UTWT算法 146

7.4.1 算法描述 146

7.4.2 小波分析及最佳分解层的确定 149

7.4.3 实验结果 150

7.5 FMWT算法 151

7.5.1 SAR回波信号的分形模型 152

7.5.2 SAR图像分形维数计算 154

7.5.3 FMWT算法描述 155

7.5.4 实验结果与分析 157

7.6 SAR图像变化机理分析与综合变化检测 160

7.6.1 SAR图像变化机理 161

7.6.2 SAR图像变化类型分类 164

7.6.3 综合的SAR图像变化检测方法 165

7.6.4 实验结果 169

7.7 极化SAR图像变化检测 170

7.7.1 SAR数据极化理论及特征 171

7.7.2 实验结果与分析 174

7.8 本章小结 177

参考文献 177

第8章 低分辨率的SAR图像目标变化检测 180

8.1 概述 180

8.2 SAR图像目标方位角估计 181

8.2.1 目标方位角估计方法 181

8.2.2 综合的目标方位角估计算法 185

8.2.3 实验结果与分析 187

8.3 基于RCS曲线的SAR图像点目标变化检测 190

8.3.1 算法描述 190

8.3.2 仿真实验结果 192

8.4 基于后向散射系数的光滑面目标变化检测 195

8.4.1 粗糙表面的散射模型 195

8.4.2 地表粗糙参数与散射系数的关系 197

8.4.3 变化检测模型 198

8.4.4 仿真实验结果 199

8.5 本章小结 202

参考文献 202

第9章 高分辨率SAR图像目标变化检测 204

9.1 概述 204

9.2 基于一维像的目标变化检测 204

9.2.1 一维像的数学模型与数据获取 205

9.2.2 基于一维像的目标变化检测方法 209

9.3 基于二维散射中心的目标变化检测 214

9.3.1 二维散射中心模型 214

9.3.2 二维散射中心模型参数估计 217

9.3.3 仿真实验 219

9.3.4 基于结构特征的目标变化检测方法 223

9.4 本章小结 226

参考文献 226

第10章 SAR在军事领域中的应用 229

10.1 概述 229

10.2 在侦察领域中的应用 230

10.3 在异常探测领域中的应用 233

10.4 在匹配制导领域中的应用 234

10.5 在毁伤评估中的应用 239

10.6 在地球物理战中的应用 242

10.7 本章小结 244

参考文献 244

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