合成孔徑雷達(dá)圖像理解與應(yīng)用

前言

　　自20世紀(jì)50年代合成孔徑雷達(dá)（synthetic aperture radar，SAR）誕生至今，由于具有全天候、全天時(shí)、多波段、多極化等獨(dú)特的成像特點(diǎn)，合成孔徑雷達(dá)在軍事和民用領(lǐng)域有極為廣泛的應(yīng)用前景，受到諸多相關(guān)領(lǐng)域研究專家的高度關(guān)注。尤其是隨著運(yùn)載平臺技術(shù)的迅速發(fā)展，星載、機(jī)載和無人機(jī)載合成孔徑雷達(dá)成像技術(shù)的成熟，極大地推動了合成孔徑雷達(dá)在國民經(jīng)濟(jì)和國防建設(shè)中的普及和應(yīng)用?！　≡诤铣煽讖嚼走_(dá)技術(shù)發(fā)展的前期，人們的研究熱點(diǎn)集中在獲取高質(zhì)量的雷達(dá)圖像方面。雷達(dá)圖像不僅具有光學(xué)圖像一般的幾何特性和代數(shù)特性，而且還具有復(fù)雜的電磁特性，對其圖像的解譯研究具有很大難度，截至目前，對其解譯算法的研究還不夠系統(tǒng)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于對前期圖像獲取技術(shù)的研究，嚴(yán)重制約了對其圖像的應(yīng)用?！　?998年，我們有幸作為合作單位參加了國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目“用信號處理方法提高雷達(dá)成像質(zhì)量”（項(xiàng)目批準(zhǔn)號：69831040），在項(xiàng)目負(fù)責(zé)人保錚院士領(lǐng)導(dǎo)下，承擔(dān)了其中雷達(dá)圖像識別專題的研究。從此，筆者及其所負(fù)責(zé)的課題組在這一領(lǐng)域開始了艱苦的探索，在這10年中，課題組又先后承擔(dān)了三個(gè)國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目和幾個(gè)國防預(yù)研項(xiàng)目，在SAR圖像理解方面完成了多篇博士、碩士學(xué)位論文，取得了一些研究成果。本書是對筆者及其所負(fù)責(zé)的課題組10年來在合成孔徑雷達(dá)圖像理解與應(yīng)用方面研究工作較系統(tǒng)的總結(jié)?！　”緯鴱腟AR的基本原理和圖像的基本特征出發(fā)，以SAR圖像工程應(yīng)用的后處理為重點(diǎn)，將理論、方法與工程應(yīng)用實(shí)例相結(jié)合，以目標(biāo)電磁散射特征計(jì)算、圖像特征分析、圖像分割、目標(biāo)識別與分類、圖像融合和圖像壓縮等內(nèi)容為研究重點(diǎn)，較系統(tǒng)地涵蓋了SAR圖像應(yīng)用中涉及的核心內(nèi)容；綜合了電磁理論、控制科學(xué)、數(shù)學(xué)和計(jì)算科學(xué)等學(xué)科知識，目的是希望能為從事SAR圖像應(yīng)用研究的技術(shù)人員和該領(lǐng)域的學(xué)生提供一些有價(jià)值的參考?！　AR圖像應(yīng)用研究是信息科學(xué)領(lǐng)域研究的前沿課題，許多問題仍處于探索階段。本書是在宋建社、鄭永安、袁禮海等課題組成員研究的基礎(chǔ)上完成的，宋瑩華、蔡幸福、孫文昌、王瑞花、張雄美、潘湘岳和王金龍等參加了本書的校對、繪圖工作，并提出了許多修改意見；另外，還參考了課題組張紅蕾、薛文通、周文明等成員的博士學(xué)位論文，在此表示感謝。

內(nèi)容概要

本書從SAR的基本原理和圖像的基本特征出發(fā)，以SAR圖像工程應(yīng)用的后處理為重點(diǎn)，將理論、方法與工程應(yīng)用實(shí)例相結(jié)合，以目標(biāo)電磁散射特征計(jì)算、圖像特征分析、圖像分割、目標(biāo)識別與分類、圖像融合和圖像壓縮等內(nèi)容為研究重點(diǎn)，較系統(tǒng)地涵蓋了SAR圖像應(yīng)用中涉及的核心內(nèi)容。    本書可作為從事SAR圖像處理、信號處理、模式識別技術(shù)人員和科研院所相關(guān)研究人員的重要參考書，也可作為高等院校信號處理、遙感圖像處理等相關(guān)專業(yè)的教師、高年級本科生和研究生的參考教材。

書籍目錄

第1章  緒論  1.1  合成孔徑雷達(dá)概況  1.2  發(fā)展歷程    1.2.1  國外SAR發(fā)展歷程    1.2.2  我國SAR發(fā)展歷程  1.3  發(fā)展趨勢  1.4  主要應(yīng)用    1.4.1  軍事領(lǐng)域    1.4.2  民用領(lǐng)域  1.5  內(nèi)容安排第2章  合成孔徑雷達(dá)  2.1  概述  2.2  SAR成像基本原理    2.2.1  距離向分辨率與脈沖壓縮技術(shù)    2.2.2  方位向分辨率與合成孔徑原理    2.2.3  點(diǎn)目標(biāo)信號回波模型    2.2.4  SAR成像處理與算法  2.3  SAR成像的幾何特性    2.3.1  斜距圖像的比例失真    2.3.2  透視收縮與頂?shù)孜灰?   2.3.3  雷達(dá)陰影    2.3.4  雷達(dá)視差與立體觀察第3章  雷達(dá)目標(biāo)電磁散射計(jì)算  3.1  概述    3.1.1  電磁散射基本計(jì)算方法    3.1.2  嚴(yán)格的經(jīng)典解法    3.1.3  近似求解方法  3.2  等效電磁流計(jì)算    3.2.1  等效電磁流奇異性的消除    3.2.2  等效電磁流的分析與計(jì)算  3.3  多次散射的計(jì)算    3.3.1  幾何/物理光學(xué)混合算法    3.3.2  存在多重散射的條件和遮擋關(guān)系的判斷    3.3.3  幾何光學(xué)/等效電磁流混合算法    3.3.4  GO/PO混合方法的應(yīng)用  3.4  腔體結(jié)構(gòu)電磁散射RCS計(jì)算    3.4.1  復(fù)射線近軸近似電磁散射算法    3.4.2  計(jì)算實(shí)例  3.5復(fù)雜目標(biāo)電磁散射的計(jì)算    3.5.1  復(fù)雜目標(biāo)幾何建模    3.5.2  復(fù)雜目標(biāo)電磁散射混合計(jì)算第4章  合成孔徑雷達(dá)圖像特征分析  4.1  概述  4.2  SAR圖像輻射特征    4.2.1  SAR圖像回波強(qiáng)度的概率分布    4.2.2  輻射分辨率  4.3  SAR圖像噪聲特征  4.4  SAR圖像目標(biāo)幾何特征    4.4.1  點(diǎn)目標(biāo)    4.4.2  線目標(biāo)    4.4.3  面目標(biāo)  4.5  SAR圖像灰度統(tǒng)計(jì)特征    4.5.1  幅度特征    4.5.2  直方圖特征    4.5.3  統(tǒng)計(jì)特征  4.6  SAR圖像紋理特征    4.6.1  方向差分特征    4.6.2  灰度共現(xiàn)特征    4.6.3  小波紋理能量特征第5章  合成孔徑雷達(dá)圖像分割  5.1  概述  5.2  閾值分割法    5.2.1  基于遺傳算法的二維最大熵閾值分割法    5.2.2  二維模糊熵閾值分割法    5.2.3  雙閾值分割算法  5.3  基于馬爾可夫隨機(jī)場模型的分割法    5.3.1  吉布斯MEF分割模型    5.3.2  吉布斯MRF分割算法    5.3.3  多尺度MRF圖像分割  5.4  基于多尺度幾何分析的分割法    5.4.1  基于Contourlet變換的SAR圖像分割    5.4.2  基于Wedgelet變換的SAR圖像分割  5.5  分割評價(jià)方法    5.5.1  分割質(zhì)量評價(jià)    5.5.2  適用情況分析第6章  合成孔徑雷達(dá)圖像目標(biāo)分類  6.1  概述    6.1.1  分類流程    6.1.2  評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)  6.2  概率密度函數(shù)估計(jì)    6.2.1  單-密度函數(shù)    6.2.2  混合密度函數(shù)    6.2.3  有限混合密度函數(shù)的逼近能力  6.3  參數(shù)估計(jì)    6.3.1  極大似然估計(jì)    6.3.2  EM算法    6.4  最小距離分類法  6.5  最大后驗(yàn)概率分類法  6.6  支持向量機(jī)分類法    6.6.1  支持向量機(jī)原理    6.6.2  支持向量機(jī)分類法  6.7  隱馬爾可夫優(yōu)化分類法    6.7.1  HMM原理    6.7.2  HMOC模型第7章  合成孔徑雷達(dá)圖像目標(biāo)識別  7.1  概述    7.1.1  識別方法    7.1.2  自動目標(biāo)識別系統(tǒng)  7.2  基于電磁特性的目標(biāo)識別  7.3  典型目標(biāo)識別    7.3.1  道路識別    7.3.2  機(jī)場識別    7.3.3  MSTAR坦克識別第8章  合成孔徑雷達(dá)圖像融合  8.1  概述    8.1.1  圖像融合概念    8.1.2  融合效果評價(jià)  8.2  SAR圖像與可見光圖像融合    8.2.1  提升小波變換    8.2.2  基于提升小波變換區(qū)域統(tǒng)計(jì)特性的融合算法  8.3  SAR圖像與多光譜圖像融合    8.3.1  主成分分析方法    8.3.2  基于主成分分析的SAR與多光譜圖像融合  8.4  多波段SAR圖像融合    8.4.1  基于a trous算法方向?yàn)V波器組的多波段SAR圖像灰度融合    8.4.2  多波段SAR圖像偽彩色融合第9章  合成孔徑雷達(dá)圖像壓縮  9.1  概述    9.1.1  第一代和第二代壓縮技術(shù)    9.1.2  多尺度方向分析技術(shù)  9.2  SAR圖像壓縮中的典型特征    9.2.1  紋理特征    9.2.2  變換域系數(shù)統(tǒng)計(jì)特征  9.3  SAR圖像Non-SWMDA壓縮方法    9.3.1  不可分離小波的提升實(shí)現(xiàn)    9.3.2  基于塊分割的二叉樹編碼方案設(shè)計(jì)  9.4  SAR圖像壓縮效果評價(jià)    9.4.1  保真度準(zhǔn)則    9.4.2  特征衡量標(biāo)準(zhǔn)英漢術(shù)語對照主要參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第2章　合成孔徑雷達(dá)　　2.1　概述　　作為微波遙感的代表，合成孔雷達(dá)在地球科學(xué)遙感領(lǐng)域具有獨(dú)特的對地觀測優(yōu)勢。合成孔徑雷達(dá)是一種高分辨率相干成像雷達(dá)。雷達(dá)空間分辨率定義在兩個(gè)方向上：與飛行方向平行及垂直的方向。平行于雷達(dá)飛行方向的分辨率稱為方位向分辨率；垂直于飛行方向的分辨率稱為距離向分辨率。確定雷達(dá)空間分辨率的參數(shù)取決于所定義的方向。高分辨率包含著兩方面的含義，即高的方位向分辨率和高的距離向分辨率。SAR采用以多普勒頻移理論和雷達(dá)相干為基礎(chǔ)的合成孔徑技術(shù)來提高雷達(dá)的方位向分辨率；采用脈沖壓縮技術(shù)提高距離向分辨率．SAR與真實(shí)孔徑雷達(dá)的不同之處主要在于信號處理部分。真實(shí)孔徑雷達(dá)的距離向分辨率受發(fā)射脈沖寬度的限制，當(dāng)要求非常高的距離向分辨率時(shí)，必須發(fā)射非常窄的脈沖，同時(shí)隨著距離的增大發(fā)射信號的能量也必須增大；方位向分辨率取決于天線孔徑、作用距離及工作波長，當(dāng)波長一定，方位向孔徑越長，斜距越小，方位向分辨率越高。對于機(jī)載和星載雷達(dá)來說，由于受硬件條件限制，不可能獲得非常窄的脈沖寬度和很大的天線孔徑，因此難以獲得很高的分辨率。SAR克服了這些困難，它利用脈沖壓縮技術(shù)獲得高的距離向分辨率，解決了距離向分辨率與探測距離之間的矛盾；利用合成孔徑原理提高方位向分辨率，從而獲得大面積的高分辨雷達(dá)圖像?！　　?/pre>








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