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结合属性散射中心模型和空间变迹法的SAR图像旁瓣抑制方法

发布时间:2021-12-18 20:14
  针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像旁瓣抑制问题,提出结合属性散射中心模型和空间变迹法(spatially variant apodization, SVA)的新途径。空间变迹法作为一种经典超分辨率图像处理技术,能在抑制旁瓣的同时保持良好的主瓣分辨率。属性散射中心可以很好地描述目标在高频区的电磁散射特性,是分析SAR图像的有力工具。基于属性散射模型的参数估计得到的先验知识再利用空间变迹法处理SAR图像,达到抑制旁瓣的目的。实验结果表明,该方法可以有效抑制SAR图像旁瓣。 

【文章来源】:电子测量与仪器学报. 2020,34(10)北大核心CSCD

【文章页数】:8 页

【部分图文】:

结合属性散射中心模型和空间变迹法的SAR图像旁瓣抑制方法


参数估计流程

结合属性散射中心模型和空间变迹法的SAR图像旁瓣抑制方法


临近点散射源的实验结果

散射中心


临近点散射中心和展布式散射中心的实验结果

【参考文献】:
期刊论文
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[3]面向机柜表面缺陷检测的不均匀光照和低亮度图像增强方法[J]. 王伟江,彭业萍,曹广忠,郭小勤.  仪器仪表学报. 2019(08)
[4]基于幅相分离的属性散射中心参数估计新方法[J]. 蒋文,李王哲.  雷达学报. 2019(05)
[5]SAR图像多层次正则化增强及在目标识别中的应用[J]. 谢晴,张洪.  电子测量与仪器学报. 2018(09)
[6]属性散射中心匹配及其在SAR目标识别中的应用[J]. 丁柏圆,文贡坚,余连生,马聪慧.  雷达学报. 2017(02)
[7]基于变迹滤波的MIMO-SAR图像分辨率增强技术[J]. 徐光耀,刘永泽,许小剑.  北京航空航天大学学报. 2017(07)
[8]散射中心的时频像特征研究[J]. 郭琨毅,牛童瑶,屈泉酉,盛新庆.  电子与信息学报. 2016(02)
[9]基于属性散射中心模型的SAR超分辨成像算法[J]. 吴敏,张磊,段佳,邢孟道.  宇航学报. 2014(09)
[10]基于稀疏表示的SAR图像属性散射中心参数估计算法[J]. 李飞,纠博,刘宏伟,王英华,张磊.  电子与信息学报. 2014(04)



本文编号:3543103

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