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针对SAR图像模拟方法进行了深入研究,提出了一种新的SAR图像模拟方法。该方法引入并改进信号模拟中经常使用的小面单元模型,并对SAR图像的阴影特征进行了分析;给出了一种高效判断阴影区域的算法。使用该方法对某一山地区域的DEM数据进行了SAR图像的模拟实验。实验结果表明:模拟的SAR图像和真实SAR图像纹理一致,很好地反映了起伏地区SAR图像的几何特征,取得了理想的效果。 相似文献
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利用边界链编码和HMM进行SAR图像阴影建模和分类 总被引：1，自引：0，他引：1
针对利用合成孔径雷达图像中的阴影信息进行目标识别的问题,提出了一种边界链编码和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法利用链编码技术来描述SAR图像阴影边界的形状,可以很好地反映形状的特性,且计算上很有效;利用HMM统计建模方法对阴影边界的链编码进行建模和分类,从而实现SAR图像的自动目标识别。使用MSTAR数据库中的SAR图像数据对该方法进行了验证和分析,分类结果证明只利用阴影信息进行分类的可行性,且该方法可以有效地实现SAR图像的目标识别。 相似文献
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利用轨道参数修正的无控制点星载SAR图像几何校正方法 总被引：1，自引：1，他引：0
使用距离多普勒模型进行SAR图像几何校正时,卫星轨道误差、系统成像参数误差和DEM高程的误差会影响几何校正精度。本文提出了一种基于轨道参数修正的星载SAR图像几何校正方法。首先利用多项式对卫星轨道进行参数化,然后使用模拟SAR图像与真实SAR图像进行匹配得到控制点来修正轨道参数,最后利用修正后的参数进行几何精校正,从而提高几何校正精度。该方法无需地面控制点,适用于不易于人工测量获取地面控制点地区的SAR图像几何校正,与基于模拟SAR图像匹配并使用多项式改正的几何校正方法相比,本文方法具有更高的精度。使用Radarsat-2图像进行试验,并使用地面实测GPS控制点验证了本方法的有效性。 相似文献
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首先阐述了研究基于数字高程模型(DEM)的SAR图像模拟的重要性.然后针对SAR图像的几何特点,并顾及地面坡度、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,设计了基于强度积分的SAR图像模拟方案.根据Leberl构像模型计算SAR图像的像点坐标,采用强度积分策略对各点处的强度进行模拟,并进行归一化处理.通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性. 相似文献
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星载高分辨率光学图像与SAR图像广泛应用于城市建筑物高度提取,但光学图像存在缺少相关卫星参数的情况,而SAR图像则存在散射特征不完整以及提取效率低等缺陷。针对以上问题,本文提出一种联合高分辨率星载光学与SAR图像的城市大面积建筑物高度快速提取方法。首先,结合支持向量机(SVM)和形态学阴影指数(MSI)快速提取光学图像中的阴影并自动测量阴影长度;之后选择多个合适样本,基于模型匹配法从SAR图像中提取高度;最后将高度与阴影长度作线性回归分析,建立数学模型来提取其他建筑物的高度。该方法将不同卫星系统的数据和特征相结合,互相弥补各自缺陷,不仅提高了效率、降低了成本,同时满足精度要求。 相似文献
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针对全局阈值法在大场景SAR图像水体提取时存在的局限性以及山体阴影对水体提取的干扰,提出一种DEM辅助下基于自适应阈值的SAR影像洪涝水体提取方法.首先结合DEM和SAR卫星轨道参数去除山体阴影产生的辐射失真区域,利用K-means聚类算法得到初始的水体分布图;然后在初始水体信息基础上,通过窗口提取局部区域的水体和非水体,并采用KI算法对局部区域进行自适应阈值的计算,实现自适应阈值水体信息的快速提取.利用湖南省东北部GF-3精细条带2成像模式(FSII)SAR影像进行洪涝水体提取实验,研究表明该方法既保留了水体的细节信息,又能减弱噪声、山体阴影等的影响,F-Measure指数高于全局阈值法,其查准率较全局阈值法提高了7.97％,尤其适用于含山区影像的大范围洪涝水体快速提取. 相似文献
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传统的Grab cut算法需要人工交互操作,无法实现SAR图像的自动分割;且SAR图像的斑点噪声干扰容易降低图像的分割质量。针对以上问题,文中以Grab Cut图像分割算法为基础,首先利用FCM算法对SAR图像进行预分割,根据预分割结果标记SAR图像中的前景与背景集合,得到两组较为准确的GMM初始化参数,迭代求得能量函数的最小化,实现SAR图像前景区域与背景区域的自动分割;并结合二维熵算法滤除SAR图像中的阴影,分割出目标区域。实验表明,利用该方法可自动分割出SAR图像中的目标,且分割质量良好。 相似文献
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提出了一种有效的MSTAR SAR图像分割方法。该方法首先对待处理图像进行过分割操作,得到过分割图像区域,然后对过分割后的图像进行图像区域级和像素级的特征提取,得到用于表示图像的特征向量,接着对MSTAR SAR图像使用空间隐含狄利克雷分配模型(sLDA)和马尔科夫随机场(MRF)建立本文所提出的模型,得到能量泛函,最后运用Graph-Cut算法和Branch-and-Bound算法对能量泛函进行优化,得到最终的分割结果。通过使用MSTAR SAR图像进行分割实验比较,仿真结果表明了方法的有效性。 相似文献