SAR图像超分辨率增强关键算法研究

发布时间：2020-12-14 17:24

　　合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）作为一种先进的微波遥感雷达,拥有独特的干涉测量与多极化测量的能力,同时还具备全天时、全天候、穿透性等优点,在军事与气象应用中有着光学遥感所无法比拟的优越性。一幅SAR图像质量的高低往往决定了其SAR产品的应用价值,而SAR图像的质量主要受限于分辨率这一指标,SAR图像分辨率越高,目标特征就越强,所能从中获取的地物信息就越丰富。而很多时候我们所能获取的SAR图像的分辨率不会很高,无法满足实际应用的需求,这就需要后期的图像处理手段来提升SAR图像分辨率。本文立足于最近几十年蓬勃发展的图像超分辨率（Super-Resolution,SR）增强技术,首先对SAR图像区别于普通光学图像的特性进行了分析（多极化、稀疏性、富含斑点噪声）,并详细介绍了几种针对SAR图像特性的图像预处理手段。在此基础上引出对图像重建领域中两种经典的正则化方法的介绍——Tikhonov正则化方法和双边全变差正则化方法,编程实现了这两种算法并使用邛崃和茂县地区的真实SAR图像验证这两种算法增强SAR图像的可行性,并针对双边全变差算法重建的SAR图像会出... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

SAR成像原理示意图

SAR图像方位向和距离向示意图

HH和VV极化示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]SAR图像质量评价综述[J]. 王哲远,李元祥,郁文贤.  遥感信息. 2016(05)
[2]无参考图像质量评价综述[J]. 王志明.  自动化学报. 2015(06)
[3]改进边缘质量和运动估计的超分辨率图像重构[J]. 梁玉,王睿,李蕊.  信号处理. 2015(01)
[4]一种改进的增强Lee滤波算法[J]. 李莹,郑永果.  计算机应用与软件. 2012(07)
[5]多帧图像的Tikhonov正则化重建算法研究[J]. 商俊国,焦斌亮.  计算机应用研究. 2011(02)
[6]一种快速高灵敏度聚焦评价函数[J]. 李郁峰,陈念年,张佳成.  计算机应用研究. 2010(04)
[7]一种针对图像模糊的无参考质量评价指标[J]. 谢小甫,周进,吴钦章.  计算机应用. 2010(04)
[8]基于图像域的势函数正则化SAR图像增强算法[J]. 辛宁,王国宏,张静,徐福择.  雷达科学与技术. 2006(06)
[9]显微镜自动聚焦算法的研究[J]. 方以,郑崇勋,闫相国.  仪器仪表学报. 2005(12)
[10]图像清晰度评价方法研究[J]. 王鸿南,钟文,汪静,夏德深.  中国图象图形学报. 2004(07)

硕士论文
[1]基于InSAR的输电通道地形形变提取研究[D]. 唐李.电子科技大学 2018
[2]SAR图像分辨率增强方法研究[D]. 苏慧君.电子科技大学 2011
[3]POCS图像超分辨率重建技术研究[D]. 徐美芳.中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所） 2010
[4]基于POCS算法的超分辨率图像重建[D]. 肖杰雄.上海交通大学 2009
[5]基于POCS的视频图像超分辨率重构关键技术研究[D]. 刘淼.华中科技大学 2007
[6]SAR成像技术与SAR图像可视化增强研究[D]. 龚汉华.中国科学院研究生院（电子学研究所） 2007



本文编号：2916727