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侦测目标的 SAR 图像处理与应用PDF电子书下载

其他书籍

• 作 者：黄世奇，刘代志着
• 出 版 社：北京市：国防工业出版社
• 出版年份：2009
• ISBN：9787118066036
• 页数：246 页

图书介绍：本书以SAR在目标侦测领域中的应用为目标，从微波散射机理出发，注重与侦测工程实例相结合，研究了SAR成像与目标散射特性及变化检测中的一些相关技术问题，提出了多种新的信号处理思路、方法和模型。主要包括SAR成像数据预处理及成像算法，SAR图像预处理中的斑点噪声抑制与图像配准，SAR目标的增强与检测，目标的散射特性，目标的变化检测，以及SAR在侦测领域中的典型应用。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：国有资产法论下一篇：学与教的理论与方法 《侦测目标的 SAR 图像处理与应用》目录 标签：侦测 图像处理 图像 目标 处理

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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摘要：本文详细探讨了“侦测目标的 SAR 图像处理与应用.pdf电子书版文档下载”这一主题，从SAR图像处理技术、应用领域、优势特点以及未来发展趋势四个方面进行了全面阐述，旨在为读者提供对SAR图像处理技术及其应用的深入了解。

1、SAR图像处理技术

SAR（合成孔径雷达）图像处理技术是一种利用雷达波探测目标的遥感技术。它具有全天候、全天时、不受光照和天气条件限制的特点，在军事、地质、农业等领域具有广泛的应用。SAR图像处理技术主要包括图像去噪、图像增强、图像分类、目标检测等环节。

图像去噪是SAR图像处理的基础，通过滤波、插值等方法去除图像中的噪声。图像增强则是通过调整图像的亮度、对比度等参数，提高图像的可视性。图像分类和目标检测则是识别图像中的特定目标和特征，为后续应用提供数据支持。

随着计算机技术的不断发展，SAR图像处理技术也在不断进步。例如，深度学习技术在SAR图像处理中的应用，使得图像分类和目标检测的准确率得到了显著提高。

2、应用领域

SAR图像处理技术在多个领域具有广泛的应用。在军事领域，SAR图像可以用于侦察、监视、目标定位等任务。在地质领域，SAR图像可以用于地质构造分析、矿产资源勘探等。在农业领域，SAR图像可以用于作物长势监测、病虫害检测等。

此外，SAR图像处理技术在城市规划、环境保护、灾害监测等领域也具有重要作用。例如，通过分析SAR图像，可以监测城市扩张、森林砍伐、洪水淹没等环境问题。

随着应用领域的不断拓展，SAR图像处理技术的研究和应用前景愈发广阔。

3、优势特点

SAR图像处理技术具有以下优势特点：

1）全天候、全天时：不受光照和天气条件限制，可进行全天候、全天时的目标探测。

2）高分辨率：SAR图像具有较高的空间分辨率，可以清晰地显示目标细节。

3）多极化、多波段：SAR图像可以采用多种极化和波段，提供丰富的信息。

4）抗干扰能力强：SAR图像对电磁干扰具有较强的抗干扰能力。

这些优势使得SAR图像处理技术在各个领域具有广泛的应用前景。

4、未来发展趋势

随着科技的不断发展，SAR图像处理技术在未来将呈现以下发展趋势：

1）深度学习技术的应用：深度学习技术在SAR图像处理中的应用将进一步提高图像分类和目标检测的准确率。

2）多源数据融合：将SAR图像与其他遥感数据（如光学图像、激光雷达数据等）进行融合，提高图像质量和应用效果。

3）智能化、自动化：SAR图像处理技术将朝着智能化、自动化的方向发展，提高处理效率和准确性。

4）应用领域拓展：SAR图像处理技术将在更多领域得到应用，如海洋监测、气候变化研究等。

总结：

本文对“侦测目标的 SAR 图像处理与应用.pdf电子书版文档下载”进行了全面阐述，从SAR图像处理技术、应用领域、优势特点以及未来发展趋势四个方面进行了详细分析。随着科技的不断发展，SAR图像处理技术将在更多领域发挥重要作用。

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